我目前已经在hadoop中实现了，这是google构建决策树（也称为planet）的框架。它从一个顶点开始，随着map reduce作业的增加，直到树完全构建。然而，一个主要问题是，许多map/reduce作业一个接一个地运行，因此一直以来启动新作业的成本非常高。我见过很多次apachehama适合于像图这样的迭代算法。有人能用hama建立一个新的图吗？或者你只需要输入一个图并对它进行一些计算？把我的项目转给哈马容易吗？？谢谢
w3nuxt5m1#
hama确实能够使用planet论文中描述的算法构建决策树，其效率远远高于mapreduce。hama不需要图形作为输入，您可以看看hamaml（机器学习）模块，它通常直接从hdfs处理原始特征向量作为输入。对于hama，我在apachejira中创建了一个新版本来跟踪这个算法的进展。
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按热度按时间w3nuxt5m1#
hama确实能够使用planet论文中描述的算法构建决策树，其效率远远高于mapreduce。
hama不需要图形作为输入，您可以看看hamaml（机器学习）模块，它通常直接从hdfs处理原始特征向量作为输入。
对于hama，我在apachejira中创建了一个新版本来跟踪这个算法的进展。