Weka是经过实践检验的开源机器学习软件，可以通过图形用户界面，标准终端应用程序或Java API进行访问，被广泛应用于教学，研究和工业应用，包含用于标准机器学习任务的大量内置工具，并且可以对工具箱（例如Scikit-learn，R和Deeplearning4j）进行透明访问。Hadoop软件库是一个允许简单编程模型跨计算机群对大型数据集进行分布式处理的框架，旨在从单个服务器扩展到数千台机器来提供本地计算和储存。
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Weka and hadoop程序 SQL Develop代写
如何使用Weka进行大型数据是一个经常被讨论的问题，Weka进行分布式处理功能可通过程序包实现，包括DistributedWekaBase，提供与任何特定分布式平台无关的基本“映射”和“减少”任务；第二种是distributeWekaHadoop，这些基本任务提供了特定于Hadoop的包装器和作业。将来可能还会有其他包装器，例如基于Spark平台的包装器。
分布式 WekaHadoop 提供了许多实用程序，用于配置和HDFS，包装基本任务的映射器和Reducer，以及用于Apache Hadoop协调的任务。Weka Hadoop软件包的拓展功能有：
- 将数据集导入和导出HDFS：使用任何基本加载工具或储存工具批量传输数据或从HDFS传入传出数据。虽然Weka本身已经支持任何数据格式在HDFS的输入和读取，该软件包使用Hadoop的TextInputFormat将数据传递给映射器，仅处理不带标题行的CSV文件。
- ARFF标头创建作业：DistributedWekaHadoop 软件包的第一项工作是根据数据创建统一的ARFF标头和摘要统计信息，所有 Weka Hadoop作业均具有广泛的命令行界面（以方便脚本编写等），作业还负责确保所有Weka类别可用于映射和减少在Hadoop中执行的任务。该作业具有用于指定Hadoop连接详细信息和输入/输出路径的选项，并允许通过max-split-size选项控制实际执行的任务数量。
Weka 3.7版本开始配备有用于Hadoop中分布式处理的新软件包，可以在Hadoop中计算相关性（或协方差）矩阵。用户可以选择使用相关矩阵作为PCA分析的输入（此部分在Hadoop外部运行），并生成更高性能的 Weka PCA过滤器。
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