# Python、Hadoop和MapReduce（MR）用于查找相似好友
## 概述
社交网络是当今社会中非常重要的一部分。在社交网络中，人们可以与朋友、家人和同事保持联系，并与他们分享信息和互动。寻找相似好友是社交网络中一个常见的任务，它可以帮助我们扩大人际关系、发现共同兴趣和建立更强的社交网络。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言、Hadoop分布式计算框架以及MapRe
原创
2023-09-09 12:22:53
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题记：今天班级统计了一个表，其中用到了查找相同数据的办法，用完觉得还不错，特来上码起来，好留个记录，我这猪脑子怕是一段时间不用就给忘啦~好嘞，那就开始正文吧~ 相同数据查找需要用到Excel的一个函数：VLOOKUP，这个函数的作用是比较两组数据中是否有相同元素，函数的格式如：VLOOKUP（要查找的值、要在其中查找值的区域、区域中包含返回值的列号、精确匹配或近似匹配 – 指定为 0/FALSE
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2024-09-29 09:31:24
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A:B,C,D,F,E,O
B:A,C,E,K
C:F,A,D,I
D:A,E,F,L
E:B,C,D,M,L
F:A,B,C,D,E,O,M
G:A,C,D,E,F
H:A,C,D,E,O
I:A,O
J:B,O
K:A,C,D
L:D,E,F
M:E,F,G
O:A,H,I,J
求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都是谁
例如A-B：C，E
A-E：B，C，D 一种错误的
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2024-05-22 23:55:55
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# 如何实现“python hadoop mr”
## 1. 整体流程
下面是实现“python hadoop mr”的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 编写 Map 函数 |
| 2 | 编写 Reduce 函数 |
| 3 | 编写 Driver 代码 |
| 4 | 配置环境 |
| 5 | 运行 Hadoop |
接下来，我们将逐步解释
原创
2023-10-28 08:51:55
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基于python的hadoop（单机）环境搭建及使用0.写在前面1.虚拟机安装centos6.51.1安装流程1.1.1系统安装1.1.2修改静态ip（超级用户）1.1.3更换可用源（超级用户）1.1.4安装配置telnet(超级用户)1.1.5关闭防火墙（超级用户）1.2参考网址2.在centos6.5中安装python2.1配置流程2.1.1安装python（超级用户）2.1.2需要安装的库
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2023-07-03 09:49:55
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1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
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2024-01-08 18:12:35
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一、MapReduce简介之前我们我们讲解了Hadoop的分布式文件储存系统HDFS，曾把它比作一个工厂的仓库。而今天我们要介绍的MapReduce（简称MR）分布式计算框架，就可以把他看作一个工厂的流水线。1、MR的编程思想MR的核心的思想就是分而治之，通俗的来说，就是将复杂的事情分割成很多小的事情，一一去完成，最终合并结果。那么我们可以明白MR的过程实际就是输入，分，处理，合并，输出。MR的过
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2024-01-02 10:22:43
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顺序组合式MapReduce任务、具有依赖关系的组合式MapReduce任务以及专门用于Map和Reduce主过程前处理和后处理的链式MapReduce任务。其中顺序组合式MapReduce任务可以经过变形成为迭代式的MapReduce任务。（1）顺序组合式MapReduce前一个MR的输出作为后一个MR的输入，自动的完成顺序化的执行。顺序组合式MR中的每一个子任务都需要专门的设置独立的配置代码，
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2023-11-01 16:19:07
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1.思考 MR的缺点？不擅长实时计算 hadoop 的 文件是存储磁盘的 hdfs 内，传输相比内传会慢很多，相比较 Storm 和 Spark 的流处理，流处理不需要批处理的数据收集时间，也省去； 作业调度的时延。不擅长流式计算 流式计算的输入数据是动态的，但是MR 的输入数据集时静态的，不能动态变化。不擅长有向图的计算 多个应用存在依赖关系，后一个程序的输入是前一个的输出。MR 不能进行这样的
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2023-07-13 18:08:33
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笔者将以第一人称视角向各位阐述MR，从两个大方向描述MR旨在将自己所学所会融进这套知识体系。 1. 站在系统设计的角度讲讲MR在hadoop生态系统中上下游扮演的角色起到了什么作用及为什么需要MR 2.技术性细节，MR的整个工作流程 如有不到之处烦请指正一 宏观剖析1 MR是什么？MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形
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2024-01-30 19:02:30
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MR是HADOOP的核心计算框架。是一个可容错的并行处理集群。1. 核心思想MR的核心思想是分而治之（本来是基于整体数据的运算，结果将数据数据分割成很多个小的数据集。然后并行计算这些小数据集，最后将每个小数据集的计算结果进行汇总。得到最终的计算结果）。 整个过程分为Map阶段和Reduce阶段。第一阶段完全并行，互不相干。第二阶段的reduceTask的并发实例也互不相干。但是
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2023-07-11 22:47:38
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1. 说明 前两篇分别介绍了Hadoop的配置方法和基本原理，本篇将介绍如何让程序借助Hadoop调用服务器集群中的算力。Hadoop是Java语言实现的，它不仅支持Java，还支持C++，Python等程序的分布计算。下面以Python为例介绍如何使用Hadoop的MapReduce功能。2. 工作过程 在原理部分介绍过，Hadoop分为两部分，一部分是存储，一部分是运算，而各个部分又可分为主控
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2023-05-24 14:14:26
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文章目录原始数据集A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE
原创
2021-05-31 17:09:32
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文章目录原始数据集A:B,C,D,F,E,OB:A,C,E,KC:F,A,D,ID:A,E,F,LE:B,C,D,M,LF:A,B,C,D,E,O,MG:A,C,D,E,FH:A,C,D,E,OI:A,OJ:B,OK:A,C,DL:D,E,FM:E,F,GO:A,H,I,J第一步，按：进行分割，切割成A\tB ,A\tC
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2022-01-29 10:09:26
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项目总目录：基于Hadoop的好友推荐系统项目综述
一、数据表的初始化1、前端展示层jsp页面<select id="cc" class="easyui-combobox" name="dept"
style="width:200px;">
<option value="LoginUser">用户登录表</option&
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2024-01-03 09:53:44
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在实际数据处理过程中，Hadoop MapReduce（MR）流程是一个至关重要的组成部分。它提供了一种分布式计算的方法来处理大量数据。为了解决Hadoop MR流程中可能遇到的问题，本文将详细记录从环境准备到扩展应用的整个过程。
### 环境准备
在部署Hadoop MR之前，需要准备好相应的软硬件环境。
#### 软硬件要求
- **硬件要求：**
- 至少4GB的内存
- 一
# Hadoop启动MapReduce作业指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何启动Hadoop MapReduce作业感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供一份详细的指南，帮助你了解整个过程并成功启动你的MapReduce作业。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个启动MapReduce作业的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
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2024-07-21 06:43:52
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原创
2022-10-28 11:36:46
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Hadoop开发job需要定一个Map/Reduce/Job（启动MR job，并传入参数信息），以下代码示例实现的功能： 1）将一个用逗号分割的文件，替换为“|”分割的文件； 2）对小文件合并，将文件合并为reduceNum个文件。 DataMap.java DataReducer.java Da
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2018-03-13 11:20:00
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看懂这图先来理解一下，里面的几个名词： job 代表啥：在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个job,每个job又可分为两个阶段:map阶段和reduce阶段。这两个阶段分别用两个函数来表示。Map函数接收一个<key,value>形式的输入，然后同样产生一个<key,value>形式的中间输出，Hadoop会负责将所有具有相同中间key值的valu
