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基于mapreducer的图算法

作者现就职阿里巴巴集团1688技术部 引言 周末看到一篇不错的文章“Graph Twiddling in a MapReduce world” ,介绍MapReduce下一些图算法的实现。文章语言质朴。介绍非常多有用图优化技巧。 文章2009年发表,至今已经被引用183次。足以证明这篇文章价值。眼下这篇文章网上已经有人对这篇文章做了介绍,但仅介绍了当中最简单的两个算法,对当中的所做优化,并没有做分析。 为了加深对文章算法的理解,我又一次对这篇文章的算法做了整理,同一时候加了自己的理解,以及算法在我们工作可能涉及的应用场景。鉴于“一图胜千言”的想法,我添加大量图片,以及实际样例演化算法流程,以增强对算法的理解。 介绍 MapReduce框架很适合处理大规模的流数据,而图算法的实现一直是MapReduce的难点。 已发表这方面的文章也不是特别多。依据“Graph Twiddling in a MapReduce world”,本文具体介绍了 四个图算法的实现。各自是图节点度计算,三元环检測,四元环检測,k-桁结构(k-trusses)检測。 图节点度计算 度是图节点最主要的特征。在hado...

一脸懵逼学习Hive的元数据库Mysql方式安装配置

1:要想学习Hive必须将Hadoop启动起来,因为Hive本身没有自己的数据管理功能,全是依赖外部系统,包括分析也是依赖MapReduce; 2:七个节点跑HA集群模式的: 第一步:必须先将Zookeeper启动起来(HA里面好多组件都依赖Zookeeper): 切换目录,启动Zookeeper(master节点,slaver1节点,slaver2节点):./zkServer.sh start 第二步:启动HDFS(千万不要格式化了,不然肯定报错给你): 直接在slaver3节点启动:start-dfs.sh 第三步:启动yarn: 直接在slaver4节点,slaver5节点启动:start-yarn.sh 第四步:使用hive: 切换目录使用(slaver3节点):./hive 这启动过程和上篇博客启动集群的模式完全吻合,所以一定注意启动节点,以及启动节点的进程的步骤和过程哦; 3:Hive配置Mysql方便对数据的管理(切换到hive目录下面的conf目录): 注意:发现内置默认的metastore存在问题 (1)换执行路径后,原来的表不存在了。 (2)只能有一个用户访问同一个...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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