编写可扩展、分布式的数据密集型程序的基础知识为什么数据量很大？在当今社会，我们正在被数据包围，人们上传视频、用手机照相、发短信给朋友、更新Facebook、网上留言以及点击广告等，都产生大量的数据。重要的是，服务提供者不能不这些数据随便的删除，如何存储这些数据就成为了难题。数据以指数级的增长！~也就是U的右半边数据的增长首先对像谷歌、雅虎、亚马逊、微软、Facebook、腾讯、百度、阿里等等公司
电影评分案例之高效TopN例如:我们要求每部电影的最高评分的前n条记录,按照之前的做法在map端是以电影名为key,MovieBean为value,输出到reduce端,然后分组,将每组数组放入到List集合中按分数高低进行排序,取前n条. 此时我么可以考虑在map端时将MovieBean作为key,输出到缓存区中,让缓存区自动按电影名分区并排序,然后分组,在reduce端我们只需要取出前n条记录
从2017年接触机器学习，到2018年5月开始学习机器学习，再到11月份开始学习七月在线的课程，算下来学习ML已经很久了。不过在来到七月在线的平台学习之前，一直都是断断续续的学习，对于很多知识渠道觉得都很碎片化，在七月在线课程学习结束之际，平台组织了推荐系统项目比赛，同几位志同道合的小伙伴一起完成了这个比赛，并有幸得到大家的肯定，拿了第一名，在这个过程中，增长了很多经验，对于机器学习方法应用于工业
原创
2021-03-26 14:05:37
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电影推荐系统-整体总结（一）从整体上谈论此项目一、推荐系统推荐系统，推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。二、该电影推荐系统整体架构该电影推荐项目主要实现了关键电影指标的数据统计和电影的推荐功能。1.其中，涉及到的几个重点框架包括： Spark(Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib)--提
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2023-07-12 13:17:07
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# Hadoop实战项目例子实现指南
## 1. 项目流程概览
在实现Hadoop实战项目例子之前，我们需要明确整个项目的流程。下面是一个简要的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装Hadoop |
| 步骤二 | 准备数据源 |
| 步骤三 | 设计和编写MapReduce程序 |
| 步骤四 | 运行MapReduce程序 |
| 步骤五 |
原创
2023-08-24 14:48:36
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在上一篇文章中，我们介绍了推荐系统的主要工作流程。在接下来的文章中，我们会详细分析推荐系统中的过滤技术。推荐系统中不同的过滤技术推荐系统要想为用户提供切实有用的推荐服务，高效、准确的推荐技术至关重要，也就是说，理解不同推荐过滤技术的特征和潜力至关重要。下图显示了推荐系统中不同的过滤技术： 推荐过程中不同的过滤技术 基于内容的过滤技术（Content-based f
一、统计好友对数（去重）1.1、数据准备joe, jon
joe , kia
joe, bob
joe ,ali
kia, joe
kia ,jim
kia, dee
dee ,kia
dee, ali
ali ,dee
ali, jim
ali ,bob
ali, joe
ali
用Hadoop构建电影推荐系统
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精选
2014-07-16 10:48:41
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推荐系统可以大致分为三类：基于内容的推荐系统，基于协同过滤推荐系统和混合推荐系统（使用这两者方式组合）。基于内容的推荐系统使用物品的特征来推荐其他类似物品。 例如，如果我在淘宝上浏览一件纯色T恤，基于内容的推荐系统可能会推荐给我其他款式的纯色的T恤，因为它们具有相似的特征（袖子，颜色等）。基于协同过滤的系统根据用户的行为来推荐其他物品。 它们包括基于用户协同过滤(userCF)，和基于物品的协同过
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。从2011年开始，中国进入大数据风起云涌
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2014-02-20 17:19:00
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http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/
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2023-05-07 11:39:53
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Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品
原创
2022-09-22 23:25:05
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1.设计任务通过编写代码，设计一个基于Hadoop的电影推荐系统，通过此推荐系统的编写，掌握在Hadoop平台上的文件操作，数据处理的技能。工程文件放在百度网盘了，运行run.py即可启动程序，由于代码年份久远，我已尽量打了注释，大家可以下载后进行摸索。链接：https://pan.baidu.com/s/17OpSNstnFA1nVxDisuNBBg 提取码：9fv3 2.开发环境windows
摘 要随着互联网与移动互联网迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统 成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂，己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势，导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统 中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂，因此，如何综合
如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常
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2023-09-14 16:26:22
35阅读
如果你的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常
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2023-07-14 20:41:24
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# 基于Hadoop的电影推荐系统
## 介绍
电影推荐系统是一种利用机器学习和数据分析技术，根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐他们可能喜欢的电影。在大数据时代，推荐系统需要处理海量的用户和电影数据，这就需要使用分布式计算框架如Hadoop来进行处理和分析。
本文将介绍如何使用Python和Hadoop构建一个基于Hadoop的电影推荐系统。我们将使用Hadoop的MapReduce框架来处
原创
2023-08-03 07:03:04
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《大数据计算及应用》 【推荐系统】实验报告 目录 《大数据计算及应用》 1 【推荐系统】实验报告 1 【实验相关统计信息】 1 （1）统计用户数量：19835。 1 【实验原理】 2 1、 找到与目标用户A相似的用户群体 2 【关键部分代码解析】 6 （1） 前期准备 6 （2） 读取数据 6 （4） 将Data矩阵的数据转成Pearson系数矩阵 8 （5） 求用户A和用户B的Pearson相似
一、框架大数据技术框架hadoop生态系统：HDFS Hbase 数据的存储 Flume kaflka 非结构化数据的收集 （日志形式） Sqoop 结构化数据的收集MapReduce 离线计算 Spark 内存计算Hive Pig Spark SQL 结构化数据的访问 MLIb 推荐算法Oozie 调度Ambari 用户界面Spark redis基于内存的数据库 WEB 框架 用户看到， Gra
# Hadoop实现电影推荐系统
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大数据集。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Hadoop实现一个简单的电影推荐系统。对于刚入行的小白开发者来说，这是一个很好的练习项目，可以帮助他们理解Hadoop的核心概念和工作原理。
## 流程概述
下面是实现电影推荐系统的基本流程概述：
步骤 | 描述
--- | ---
1. 数据准备
原创
2023-07-31 20:55:35
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