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Ch5-MapReduce算法设计1

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1.MapReduce可解决哪些算法问题 2.回顾：MapReduce处理流程 3.MapReduce排序算法 4.MapReduce单词同现分析算法 5.Ma

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中国大学合作部精品课程计划资助

Ch.5. MapReduce算法设计

1.MapReduce可解决哪些算法问题？

2.回顾：MapReduce处理流程

3.MapReduce排序算法

4.MapReduce单词同现分析算法

5.MapReduce文档倒排索引算法

6.专利文献数据分析

7.实验2：文档倒排索引实验

自MapReduce发明后,Google大量用于各种海量数据处理,目前

Google内部有7千以上的程序基于MapReduce实现。MapReduce

可广泛应用于搜索引擎（文档倒排索引，网页链接图分析与

页面排序等）、Web日志分析、文档分析处理、机器学习、

机器翻译等

各种大规模

数据并行计

算应用领域

各类大规模

数据并行处

理算法。

Cite from Google

基本算法

各种全局数据相关性小、能适当划分数据的计算任务，如：

 分布式排序

 分布式GREP(文本匹配查找)

 关系代数操作

如：选择，投影，求交集、并集，连接，成组，聚合…

 矩阵向量相乘、矩阵相乘

 词频统计(word count)，词频重要性分析(TF-IDF)

 单词同现关系分析

典型的应用如从生物医学文献中自动挖掘基因交互作用关系

 文档倒排索引

 ……

复杂算法或应用

 Web搜索

网页爬取、倒排索引、网页排序、搜索算法

 Web访问日志分析

分析和挖掘用户在Web上的访问、购物行为特征、以定制个

性化用户界面或投放用户感兴趣的产品广告

 数据/文本统计分析

如科技文献引用关系分析和统计、专利文献引用分析和统计

 图算法

并行化宽度优先搜索(最短路径问题，可克服Dijkstra串行算法

的不足)，最小生成树，子树搜索、比对

Web链接图分析算法PageRank，垃圾邮件连接分析

 聚类(clustring)

文档聚类、图聚类、其它数据集聚类

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