Hadoop Mahout实战：文本挖掘与MapReduce分词解析

"深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战系列课程，涵盖了Mahout工具的详细介绍以及基于Hadoop的文本挖掘项目的实战应用。课程详细讲解了Mahout的使用，包括多个章节，逐步深入，旨在帮助学习者理解并掌握数据挖掘技术在Hadoop平台上的实践。在文本挖掘项目部分，课程介绍了如何利用Hadoop MapReduce框架进行并行分词，解释了InputFormat的作用和RecordReader的工作机制，以及如何进行分片和数据读取。课程还涉及了InputFormat的源码分析，如getSplits方法和createRecordReader方法，以及InputSplit抽象类的getLength()和getLocations()方法。此外，还讨论了Mapper如何通过RecordReader与InputFormat交互，获取和处理Key-Value对，以及FileInputFormat和TextInputFormat的实现细节，如分片的生成规则和配置参数的调整。" 本课程重点围绕Hadoop大数据解决方案的进阶应用，特别关注Mahout这一数据挖掘工具。通过一系列的课程，学习者可以了解到Mahout的基本概念和功能，如数据预处理、模型构建和评估等。在文本挖掘项目部分，课程详细讲解了如何利用Hadoop的MapReduce架构进行大规模文本数据的处理，包括并行分词的实现策略，这涉及到InputFormat的定制，以适应文本数据的特性。 InputFormat是MapReduce框架中的关键组件，它负责将输入数据拆分为可处理的分片，并创建RecordReader实例来读取这些分片。课程强调了InputFormat的getSplits方法，该方法根据文件结构和配置参数生成InputSplit对象，每个InputSplit对应Mapper的一个任务。RecordReader则从InputSplit中读取数据，转化为Mapper处理的Key-Value对。 课程还探讨了FileInputFormat的实现，它是所有基于文件输入格式的基类，其getSplits方法生成基于HDFS block的分片。而TextInputFormat作为FileInputFormat的子类，专门处理文本数据，虽然没有直接实现createRecordReader方法，但提供了处理文本数据的基础框架。 通过对Hadoop MapReduce框架的理解，尤其是InputFormat和RecordReader的运作方式，学习者能够掌握如何优化文本挖掘任务的性能，包括通过调整mapred.min.split.size和mapred.max.split.size参数来控制分片大小，从而达到平衡数据处理效率和资源利用的目的。 这个课程不仅涵盖了Mahout的使用，还深入解析了Hadoop MapReduce在实际文本挖掘项目中的应用，对于希望提升Hadoop大数据处理能力的开发者或数据分析师来说，是一份非常实用的学习资料。