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- hdfs大小:47KB1、随机生成大文本文件(以行方式存储),文件存储在HDFS中,并将文件信息写入HBase中。 2、选择AES加密算法对生成的文件进行加密操作,秘钥长度为128位,加密后的文件存储HDFS中,秘钥写入HBase 3、从HBase中读取相应的文件名和秘钥,对文件进行解密操作,解密后的文件存储在HDFS中。 4、比较初始文件与解密后的文件内容一致性 5、统计操作总时长及各操作步的总时长1、随机生成大文本文件(以行方式存储),文件存储在HDFS中,并将文件信息写入HBase中。 2、选择AES加密算法对生成的文件进行加密操作,秘钥长度为128位,加密后的文件存储HDFS中,秘钥写入HBase 3、从HBase中读取相应的文件名和秘钥,对文件进行解密操作,解密后的文件存储在HDFS中。 4、比较初始文件与解密后的文件内容一致性 5、统计操作总时长及各操作步的总时长0 553浏览会员免费
- hadoop大小:71MB在Hadoop大数据平台的基础上构建了一个基于MapReduce框架并行化的C4.5决策树算法,并采用此算法设计了一套银行贷款的风险预测系统。算法结合MapReduce框架、HDFS 文件存储系统,使用Java语言编写,根据贷款人的各个特征属性信息增益率来选择决策点。其中包含对连续值属性、离散值属性的处理,采用后剪枝悲观剪枝的方法对决策树进行剪枝,以避免决策树出现过拟合的特征。系统包含数据导入、数据分析、结果展示等模块,操作简单、快捷,能准确预测贷款人的信誉情况,平均准确率达到65%~80%,而且与传统的决策树模型相比在性能方面有更好的提升。在Hadoop大数据平台的基础上构建了一个基于MapReduce框架并行化的C4.5决策树算法,并采用此算法设计了一套银行贷款的风险预测系统。算法结合MapReduce框架、HDFS 文件存储系统,使用Java语言编写,根据贷款人的各个特征属性信息增益率来选择决策点。其中包含对连续值属性、离散值属性的处理,采用后剪枝悲观剪枝的方法对决策树进行剪枝,以避免决策树出现过拟合的特征。系统包含数据导入、数据分析、结果展示等模块,操作简单、快捷,能准确预测贷款人的信誉情况,平均准确率达到65%~80%,而且与传统的决策树模型相比在性能方面有更好的提升。0 366浏览会员免费
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- python大小:1KB使用python写微博关注者之间,相似度最高的十个用户的mapreduce,代码有点粗糙,主要是给大家提供思路的,不同的问题是需要修改的。使用python写微博关注者之间,相似度最高的十个用户的mapreduce,代码有点粗糙,主要是给大家提供思路的,不同的问题是需要修改的。0 207浏览会员免费
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