MapReduce

Fork 仓库是一个基于 Fork/Join 框架的 MapReduce 实现，它允许用户在多核处理器上并行处理大量数据。

FPGrowth算法是一种高效的频繁项集挖掘算法，适用于大规模数据集。MapReduce编程模型可以用于实现FPGrowth算法的并行化处理，提高算法在分布式环境下的性能。

在Eclipse中导入并配置MapReduce样例工程，首先需要下载并解压Apache Hadoop安装包，然后在Eclipse中创建Java项目，将Hadoop的jar包添加到项目的类路径中，最后编写并运行MapReduce程序。

在CentOS 7.4上手工部署RabbitMQ，首先需要安装Erlang，然后下载并解压RabbitMQ，最后进行配置和启动。

在Eclipse中，首先导入MapReduce样例工程。配置工程的构建路径，添加必要的库文件。设置断点并运行调试。

在Eclipse中，导入MapReduce样例工程并配置的步骤如下：，，1. 打开Eclipse，点击菜单栏的“File” ˃ “Import”。，，2. 在弹出的对话框中，选择“General” ˃ “Existing Projects into Workspace”，然后点击“Next”。，，3. 在“Select root directory”中，选择MapReduce样例工程的路径，然后点击“Finish”。，，4. 右键点击项目名，选择“Properties”。，，5. 在左侧导航栏中，选择“Java Build Path”。，，6. 在右侧的“Libraries”标签中，点击“Add External JARs”。，，7. 在文件选择框中，选择Hadoop安装目录下的“lib”文件夹中的jar包，然后点击“Open”。，，8. 重复步骤7，添加所有需要的jar包。，，9. 点击“Apply and Close”。，，你的MapReduce样例工程已经成功导入并配置完成。

在Eclipse中，选择”File”˃”Import”，选择”General”˃”Existing Projects into Workspace”，然后点击”Select root directory”，选择你的MapReduce样例工程文件夹，点击”Finish”完成导入。

FCM MapReduce是一种基于FCM聚类算法的MapReduce实现，用于大规模数据集的聚类分析。通过将数据划分为多个子集，并行计算每个子集的聚类结果，最终得到整个数据集的聚类结果。

倒排索引是一种常用于全文搜索的数据结构，MapReduce是实现倒排索引的一种方法。