一、MapReduce概述Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架，用于编写批处理应用程序。编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集。MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块，这些块由 map 以并行的方式处理，框架对 map 的输出进行排序，然后输入到 reduce 中。MapReduce 框架专门用于 <key，value>
# 基于Hadoop的图书推荐系统实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何基于Hadoop实现一个图书推荐系统。作为一名经验丰富的开发者，我会为你提供一个详细的教程，包括整个实现流程和每一步所需的代码。
## 实现流程
下面是基于Hadoop的图书推荐系统的实现流程：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据收集和准备 |
| 步骤2 | 数据预处理
原创
2023-09-14 20:19:35
485阅读
《Hadoop权威指南》知识点整理4MapReduce部分MapReduce的类型与格式_MapReduce类型reduce函数的输入类型必须与map函数的输出类型相同partition函数对中间结果的键值对(map输出)进行处理，并且返回一个分区索引，分区由键单独决定(值被忽略)map：(K1, V1) => list(K2, V2)reduce：(K2, list(V2)) =>
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精选
2009-11-16 20:01:18
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MapReduce之基于内容的电影推荐（二）因为这个MapReduce方案比复杂，所以我把它拆分成三块，这样阅读和管理起来比也方便接上一篇博文MapReduce之基于内容的电影推荐（一），接下来利用MapReduce计算两个电影的相似度，通过计算他们的关联度来计算两个电影的相似度 这篇博文主要介绍通过MapReduce获取计算关联度所需要的相关参数MapReduce计算两个电影关联度1、对于每一对
前言：这两个月来一直在处理接手实验室师兄的一个图书推荐项目，期间从读懂其用python构建的简易推荐系统到在spark上写pyspark、scala程序来实现一个基于大数据平台的分布式推荐系统，对于我这样一个无人指点的小白着实是费了一番功夫，现在做记录如下。一、在spark分布式平台运到的坑1、 如何在spark ui上监听到spark的历史运行记录利用spark UI 调试和监控运行的spark
推荐《构建之法》和《软件工程之美》 老赵推荐的书的相关资料： 书名：《计算机程序的构造和解释》 地址：https://github.com/DeathKing/Learning-SICP 老赵说： 您觉得，对于一个程序员来说，他最需要培养哪些能力？需要了解哪些知识？如果要我回答，我会说，一个合格的程
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2019-09-18 18:25:00
100阅读
2评论
一、介绍 1、驱动 初始的Hadoop专注于大规模的索引web抓取，属于数据密集型计算。由于单一典型的应用场景，Hadoop采用了紧耦合的资源管理方式，仅支持MapReduce。但是，随着大数据的兴起，Hadoop逐渐成为了数据存储和处理的通用系统。面对各式各样的数据类型和应用场景，MapReduce编程模型实际上限制了开发者。另一方面，集群规模越来越大，作业数量和作业到达率也显著增高，对Had
相比于协同过滤来说，基于内容的召回会简单很多，主要思路就是召回用户点击过的文章的相似文章，通常也被叫做 u2i2i。离线召回首先，读取用户历史行为数据，得到用户历史点击过的文章spark.sql('use profile')user_article_basic = spark.sql("select * from user_article_basic")user_article_basic = u
软件工程项目开发——图书管理系统一、可行性分析二、需求分析借阅者可以通过系统查询书籍信息、预约书籍、续借书籍系统管理员可以对系统的数据进行维护，如增加、删除和更新借阅者账户，增加和删除书籍超级管理员可以对用户及管理员的信息进行维护，如增加、删除和更新管理员，拉黑读者及管理员为了满足上述需求的系统主要包括以下几个模块：基本数据信息维护模块：用于实现对用户及书籍的管理。基本业务模块：用于实现用户和系统
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2009-07-05 13:15:40
738阅读
目录 一 绪论 1 1.1 编写目的 1 1.2 背景及意义 1 1.3 开发及运行环境 2 二 需求分析 3 2.1 系统概述 3 2.3 系统功能需求 4 2.3.1 收集原始数据 4 2.3.2 计算物品相似度矩阵 4 2.3.3 计算用户购买向量 5 2.3.4 计算推荐向量并去重和排序 5 2.3.4 数据入库 5 2.3.5 作业控制 5 2.3.6商品推荐功能 6 2.4 系统非功能
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2023-08-25 16:48:01
594阅读
目 录第一章 绪论 1 1.1研究背景和意义 1 1.2研究目标 1 1.3论文结构 1 1.4本章小结 2 第二章 相关技术与方法 3 2.1架构概述 3 2.2关键技术简介 3 2.3开发工具 4 2.4本章小结 5 第三章 系统分析 6 3.1可行性分析 6 3.1.1技术可行性 6 3.1.2经济可行性 6 3.1.3 操作可行性 6 3.2 需求分析 6 3.2.1系统总体需求 6 3.
一、本章概览MapReduce可以看作是Hadoop中的分布式计算框架，是用于批量数据离线处理的编程模型。基于MapReduce的并行数据处理是Hadoop能够支撑大数据计算的核心。书中这一章是以一个实际的例子对MapReduce的过程、机制还有Hadoop提供的相关编程模型及借口做了简单的介绍，内容即非常易懂，也能让读者初步地宏观了解MapReduce的计算原理。其中很多细节的地方书中并没有做详
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2023-09-16 18:57:51
43阅读
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2021-01-31 20:04:00
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本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。 通过调用TensorFlow中的tensorflow.contrib.factorization.WALSModel接口实现一个加权矩阵分解（WALS）模型，并用该模型实现基于电影评分的推荐系统。实例描述有一个电影评分数据集，里面包含用户、电影、评分、时间字段。要求设计模型，并用
入门：
O’Reilly的Learning Cocoa with Objective-C
Addison Wesley的Cocoa Programming for Mac OS X
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进阶：
Cocoa Programming Developer
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2011-12-15 21:54:59
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Python高分图书推荐。包含基础和进阶，均是Python3版本。
原创
2022-07-07 20:00:34
94阅读
前言交完论文盲审稿，终于从接近一年的实习、秋招和论文的忙碌中闲下来。在复盘秋招的时候发现自己虽然看过不少书，但缺少整理和思考，所以想趁这个机会梳理一下自己的阅读习惯，希望以后再读新的东西可以更系统高效。但是手动输入图书信息实在太慢了。经过一番调研，我发现有插件Notion Plus可以导出豆瓣图书列表，但似乎缺少维护（我没试），以及我自己想体验一下Notion API，就动了写一个小程序的念头。在
文章目录0. 数据下载1. 背景描述2. 预测目的3. 数据总览4. 开始处理4.1 图书4.1.1 yearOfPublication4.1.2 publisher4.2 用户数据集4.2.1 userID4.2.2 Age4.3 评级数据集4.3.1 统计5. 基于简单流行度的推荐系统6. 基于协同过滤的推荐系统6.1 基于用户的协同过滤6.2 基于项目的协同过滤 0. 数据下载1. 背景描
