论文仿真做线性回归分类在人脸识别中应用与研究,在单机下实现LRC算法后,又在Hadoop云平台下实现了该算法。在比较实验结果时候需要放在相同硬件条件下比较。但是LRC单机算法是在windows下的eclipse中运行的,而MapReduce并行化的算法需要在客户端(window操作系统)的eclipse执行算法。因此需要把单机和并行化算法打成jar,放在hadoop集群中master主节点上运行,才能正确看到比较结果。

一,打包单机LRC程序:

(1)程序中需要读取“D盘hadoop下的matrix.txt文件”,需要将matrix.txt放到Linux上,此处假设放到Linux下的 /usr/local/matrix.txt,程序之前代码:

String str = "D:\\hadoop\\matrix.txt" ;

修改为:

 String str = "//usr//local//matrix.txt";

(2)在eclipse中,选中项目,右键--Export---选择“Java”下的“JAR file”----“选好路径,填写欲打包成的名称”-----不断下一步之后,选择主函数,选择主函数即可,----之后finish,完成。

(3)此时打包完成,假如包的名字LRC.jar,在windows直接双击jar文件运行即可;在Linux需要指令“java -jar /var/hadoop/LRC.jar”,其中/var/hadoop为LRC.jar所在的绝对路径。

二,打包MapReduce并行化程序:

(1)、(2)步与一中(1)、(2)步相同,

(3)假如包的名字LRC_Hadoop.jar,在windows直接双击jar文件运行即可;在Linux需要指令“hadoop jar /var/hadoop/LRC_hadoop.jar”,其中/var/hadoop为LRC_hadoop.jar所在的绝对路径。

05-11 17:55