前言在Hadoop中，排序是MapReduce的灵魂，MapTask和ReduceTask均会对数据按Key排序，这个操作是MR框架的默认行为，不管你的业务逻辑上是否需要这一操作。技术点MapReduce框架中，用到的排序主要有两种：快速排序和基于堆实现的优先级队列（PriorityQueue）。Mapper阶段从map输出到环形缓冲区的数据会被排序（这是MR框架中改良的快速排序），这个排序涉及p
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2024-03-22 14:30:30
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一、问题定义 我在网上找了些，关于二度人脉算法的实现，大部分无非是通过广度搜索算法来查找，犹豫深度已经明确了2以内；这个算法其实很简单，第一步找到你关注的人；第二步找到这些人关注的人，最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人（频率这块没完成），即完成。 但如果有千万级别的用户，那在运算时，就肯
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2016-12-03 01:03:00
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为了处理“hadoop二度人脉与好友推荐”的问题，我们将探讨其实用的背景、技术原理、架构解析、源码分析和最终应用场景。这一分析结合了Hadoop在大数据推荐系统中的应用。以下是这一过程的详尽记录。
在当今社交网络和人际关系日益复杂化的背景下，我们经常需要通过数据信息，来实现更为智能化的好友推荐与人脉拓展。友谊和人脉的建立并非仅凭单向关系，而是要利用强关联与次级关联，可以通过Hadoop处理海量数
Hadoop 二度人脉与好友推荐的深入探讨
在当今的社交网络中，二度人脉与好友推荐成为了提升用户体验的重要组成部分。考虑到使用 Hadoop 进行社交网络数据分析与推荐的复杂性，我将分享一下如何解决“Hadoop 二度人脉与好友推荐”的问题。本博文将涵盖整个过程，分析背景、错误现象、根因、解决方案、验证测试和预防优化，同时也会具体呈现相应的图表和代码示例。
### 问题背景
在社交网络中，用
项目总目录：基于Hadoop的
好友推荐系统项目综述
一、寻找最佳DC1、前端展示jsp页面<div style="padding-left: 30px;font-size: 20px;padding-top:10px;">
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<tr>
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2023-11-12 07:58:41
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   今天去一家公司面试去了,题做得马马虎虎,估计免强混个级格吧.以为没戏了呢,不想,一个哥们面完之后,换了一位高人,这就开聊了.   那是,硬件,软件,协议,底层,高层,linux,windows一阵狂侃.把我说得是汗如雨小,真想找个地板钻下去.最后在他一翻话语中,重要的事情,出现了.   这钱有点要高了,和我开始杀价,我最后咬在了税后
原创
2009-02-25 17:38:43
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又是一个又小又紧急的项目，已经半年没碰过数据库了，更别提access了，记得上次用还是在大学时的时候，那时候对数据库还特别反感，经常逃课，至于后来怎么考过的我已经不记得了。话说多了，回正题。
关于数据库，其实只不过是几个简单的操作，有个流程问题。1.应该检查一下当前环境,
原创
2012-08-15 21:53:23
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大家都知道qq用户量上亿，每个用户又有很多的好友，因此，数据量十分的庞大，如何才能实现QQ的好友推荐呢？ 下面举一个例子： A有QQ好友B B有QQ好友C 则A，C有可能是好友。 当A登录的时候，则会向A推荐C，当C登录的时候，则会向C推荐A。Demo输入数据 map阶段key：主value：从key：从value：主将一条记录分别作为key，value进行输出。tom-->
原创
2021-07-06 16:39:20
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大家都知道qq用户量上亿，每个用户又有很多的好友，因此，数据量十分的庞大，如何才能实现QQ的好友呢？ 下面举一个例子： A有QQ好友B B有QQ好友C 则A，C有可能是好友。 当A登录的时候，则会向AC，当C登录的时候，则会向CA。Demo输入数据 map阶段key：
原创
2022-02-11 16:56:43
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python基础——map/reduce Python内建了map()和reduce()函数。 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。 我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入
MapReduce 获取共同好友分析 MapReduce程序的逆向分析MapReduce 获取共同好友分析一、题目二、分析由底向上分析三、总结1由上述情况可以总结map reduce程序的两个特性：1.1、map程序处理数据总是将一个数据切分，然后组成新的数据；逆操作是切分，然后组成原数据。1.2、reduce程序处理数据总是将values组合起来，然后结合key进行最终输出；逆操作是分开key-
数据集:tom hello hadoop catworld hadoop hello hivecat tom hivemr hive hellohive cat hadoop world hello mrhadoop tom hive worldhello tom world hive mr思想: tom和world之间不是好友,通过判断它们间接好友数据集的相同的个数进行对比 个数...
原创
2021-06-01 16:35:04
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数据集:tom hello hadoop catworld hadoop hello hivecat tom hivemr hive hellohive cat hadoop world hello mrhadoop tom hive worldhello tom world hive mr思想: tom和world
原创
2022-02-24 17:54:37
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TopNGroupingComparatorGroupingComparator是MapReduce当中reduce端的一个功能组件，主要的作用是决定哪些数据作为一组，调用一次reduce的逻辑，默认是每个不同的key，作为多个不同的组，每个组调用一次reduce逻辑，我们可以自定义GroupingComparator实现不同的key作为同一个组，调用一次reduce逻辑。有如下订单数据：现在需要
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2024-07-14 07:34:01
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经典教程|基于SparkGraphX实现微博二度关系推荐导读：图计算是近几年大数据领域非常受关注的热点，社交网络中的好友关系推荐是一种典型图计算场景，本文是微博关系项目团队在二度关系计算中的一些实践，供高可用架构读者参考，作者为王舜、蒋生武、田瑞林。关系计算问题描述二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系。目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐。用户的一度关系包含了关注、好
原创
2020-11-06 19:05:03
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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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又一次学习Xml，之前差不多都忘了，为了下半年的面试，为了工作重头来过。。。。。。。其实我觉得直接上代码来的更实际点，理论的东西，我们随便找点书看看就行。
原创
2021-09-01 14:12:43
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为了实现内连接和外连接，MapReduce中有三种连接策略，如下所示。这三种连接策略有的在map阶段，有的在reduce阶段。它们都针对MapReduce的排序-合并（sort-merge）的架构进行了优化。 重分区连接（Repartition join）——reduce端连接。使用场景：连接两个或多个大型数据集。复制连接（Replication join）——map端连接。使用场景：待连接的数据
