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MapReduce实现二度好友关系

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,就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中,计算的时候依次查找;先说明下我没有明确的诊断对比,这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好;只是自己,想用hadoop实现下,最近也在学;若有不足的地方还请指点。 任务是求其其中的二度人脉、潜在好友,也就是如下图: 比如I认识C、G、H,但C不认识G,那么C-G就是一对潜在好友,但G-H早就认识了,因此不算为潜在好友。 那么一个关键问题是如何输入输入。 首先是五项五环图,可以看出共有13条边,那么输入数据也有13条就够了,比如说先输入AB,那么轮到b时候就不输入BA了,级变速如也没关系,因为会去重。 二、原理分析 首先,我们进行第一个MapReduce,同样是一个输入行,产生一对互逆的关系,压入context,例如Tom Lucy这...

Hadoop报错:could only be replicated to 0 nodes, instead of 1

1 发现问题 执行hadoop上传文件命令,报错could only be replicated to 0 nodes, instead of 12 方案1 原因:查看logs文件夹下datanode相关日志:java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /home/hadoop-2.X.X/tmp/dfs/data: namenode clusterID = XXX datanodeclusterID = XXX。因为上次安装了另一个版本的hadoop,导致clusterIDs不兼容。解决:删除/home/hadoop-2.X.X/tmp/dfs/data文件夹下的内容。重启hadoop。3 方案2 原因:datanode磁盘空间不足。解决:删除一些其他的文件,释放磁盘空间。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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