基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统-低调大师

基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统

2018-01-30 660

摘要：本次由阿里云驻云科技资深架构师翟永东带来了“基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统”为主题的分享，主要对大数据在好友推荐系统中的应用、好友推荐系统的分析模型、好友推荐系统在阿里云上的实现方式和MaxCompute技术进行了精彩的介绍。

直播视频：https://yq.aliyun.com/articles/417170

以下为精彩视频内容整理：

大数据在好友推荐系统中的应用

给大家分享一下基于MaxCompute搭建社交好友推荐系统，使用MaxCompute阿里的大数据计算的方法可以做哪些事情，如果说是以社交好友的推荐，来给大家去演示一下。好友推荐系统它的一个场景介绍，现在大家都在讲大数据，如果想去使用这些数据，我们认为它需要具备三个要素，第一个要素是海量的数据，数据量越多越好，只有数据量达到了足够大，我们才能够成为一个数据里

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HDFS和Yarn和MapReduce

image.png nameNode是主节点，datanodes是子节点。子节点之间双重备份。例如小黄点。一共有七个。看上图右下角rep。 HDFS存储方式是以块的形式存储的，128M最小单元。 image.png NameNode存储 NameNode数据存储在 --内存中 --本地磁盘： ------1、fsimage:镜像文件（nameNode启动后生成的） -------2、edites：编辑日志。 second NameNode what：定期合并镜像文件和日志文件 YARN YARN服务功能 MapReduce 离线计算框架 image.png

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在进行大数据分析的第一步或者说企业要做好运营的第一步，往往都需要将数据进行云化，针对多种异构数据或数据源，如何便捷、高效、稳定的对这些异构数据源进行数据的采集是我们入门大数据的第一步。本文主要从为什么进行数据采集开始聊起，进而重点说明了如何应对数据采集带来的挑战，包括一站式实现异构互通、提供整库迁移云上能力等，最后举例场景为大家演示了实验步骤实践。直播视频回顾请点击以下是精彩视频内容整理：为什么进行数据采集？我们主要依靠单维度的事务数据做决策，在大数据出现之后，我们需要基于用户的所有数据做决策，意味着从能制造数据变成能使用数据。如何才能够能使用数据？数加总体数据加工解决方案这样的：先将应用产生的所有业务数据进行汇聚、分析、然后回流到业务系统，业务数据汇聚到数仓、回流的线上的过程就是数据采集的过程；要完成数据采集，需要知道我们的数据

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