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
本章来简单介绍下 Hadoop MapReduce 中的 Combiner。Combiner 是为了聚合数据而出现的，那为什么要聚合数据呢？因为我们知道 Shuffle 过程是消耗网络IO 和 磁盘IO 比较大的操作，如果我们能减少 Shuffle 过程的数据量，那就可以提升整个 MR 作业的性能。我在《大数据技术 - MapReduce的Shuffle及调优》 一文中写到 Shuffle 中会有
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2024-05-06 16:59:20
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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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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-
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
目录一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍2. 案例需求及分析（二）案例实现1. Map阶段实现2. Reduce阶段实现3. Driver程序主类实现4. 效果测试二、完整代码num.txt1、TopNMapper.java2、 TopNReducer.java3、TopNDriver.java三、运行结果 一、问题介绍（一）案例分析1. TopN分析法介绍Top
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2024-03-25 15:59:34
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MapReduce面试题2--求互为好友的好友对1、数据格式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,K数据的格式以“：”分割成两部分，前面是用户，
原创
2017-10-25 18:52:03
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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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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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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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以下是博客的好友列表数据，冒号前是一个用户，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的） 求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？ 输出格式： A-B:C，E (用户-用户：共同好友...) 需求分析 分为两个job 第一次输出结果，先求出A、B、C、….等是谁的好友 Job1
原创
2021-07-20 09:18:16
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MapReduce面试题1--求共同好友1、数据格式现有一份K数据的格式以“：”分割成
原创
2017-10-25 18:08:03
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文件内容例如： 小明 小李 小花 小白
原创
2021-07-29 16:21:57
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数据 commonfriends.txt
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
pom.xml
<?xml version=
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2019-01-04 20:54:00
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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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MapReduce 社交粉丝数据分析求出哪些人两两之间有共同好友，及他俩的共同好友都有谁？用户及好友数据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,Jjava代码需
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2024-03-22 19:50:48
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MapRedcue的demo(协同过滤) MapRedcue的演示（协同过滤）做一个关于电影推荐。你于你好友之间的浏览电影以及电影评分的推荐的协同过滤。百度百科： 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下
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2024-04-23 09:40:59
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