hadoop入门程序

java实现kmenas算法，有详细的注释，以及MapReduce实现Kmeans算法。 Map每读取一条数据就与聚类中心对比，求出该条记录对应的聚类中心，然后以聚类中心ID为key，该条数据为value将数据输出  利用Reduce的归并功能将相同的key(聚类中心ID相同)归并到一起，集中与该Key对应的数据，求出这些数据的平均值，输出平均值  对比Reduce求出的平均值与原来的聚类中心，如果不相同，将清空原中心的数据文件，将Reduce的结果写到中心文件中

1) 求各个部门的总工资 2) 求各个部门的人数和平均工资 3) 求每个部门最早进入公司的员工姓名 4) 求各个城市的员工的总工资 5) 列出工资比上司高的员工姓名及其工资 6) 列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资 7) 列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称 8) 列出工资最高的头三名员工姓名及其工资 9) 将全体员工按照总收入（工资+提成）从高到低排列，要求列出姓名及其总收入 10) 如果每位员工只能和他的直接上司，直接下属，同一部门的同事交流，求任何两名员工之间若要进行信息传递所需要经过的中间节点数。

wordcount的源码,是在hadoop的环境下实现的，稍微做了点改进，这个算作是hadoop环境下的helloworld的程序，希望能给大家带来帮助

hadoop-2.6.0源代码，提供出给大家学习方便

说明：  Hadoop构建数据仓库实践 操作指南 大数据知识(hadoop java hive bigdata)

连接 HBASE和MongoDB的驱动程序，配置后可直接导数据。很好用。

mahout是一个开源的机器学习平台！mahout实战这本书详细的讲解了mahout的原理并且介绍了相应算法的实例。本文件包含了该书的相应实例的相应源码。

用于hadoop0.22.0的分布式纠删编码，是对原始hadoop0.22.0的改进版本，大大提高数据恢复速度，非常高效。

Hadoop构建数据仓库实践 操作指南 大数据知识(hadoop java hive bigdata)

用于计算学生的平均成绩，采用的平台是hadoop分布式平台，代码语言是java，这是一个比较基础的hadoop入门的例子，有助于新手熟悉mapreduce原理，难度会比Wordcount大一点点，但基本原理类似，都只需要一个map函数，一个reduce函数。