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数据蒋堂 | Hadoop中理论与工程的错位

Hadoop是当前重要的大数据计算平台,它试图摒弃传统数据库的理念,重新构建一套新的大数据体系。但是,这并不是件很容易的事,在Hadoop的设计和实现中能看到一些先天不足的地方,其中一点就是把理论问题和工程问题给搞拧了。 所谓理论方法,是指试图解决问题的一般情况,设计通用的算法能适应尽量多的情况,并努力使算法的复杂度降低。在研究问题时不会考虑具体环境下某个具体动作是否可以执行以及该动作消耗的资源,而会假想一个理想的环境;工程方法则相反,不需要考虑普遍的一般情况,而是针对某个具体问题,充分利用当前环境提供的便利,并充分考虑每个具体动作消耗的资源(包括时间),尽量高效率低成本地实现目标。原则上,在设计体系模型时要理论化,而在编码实现时则要工程化,这样才能做出一个即能解决足够多问题且效率也可接受的产品。 但是,Hadoop在不少地方把这个事

基于大数据搭建社交好友推荐系统

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面潜在去挖掘出来。第二个是处理数据的能力,有了这样很高的快速处理数据的能力,可以让我们更快的去把数据里面的信息挖掘出来。第三个是商业变现的一个场景,我们采集大数据的时候,并不是数据越多越好,一定要有一个具体的场景。以推荐系统为例来看一下大数据的一个应用。 左边是支付宝,在支付宝一打开的时候,下面会有一栏推荐可能是你的好友,一般的话下面的那些人都是你认识的,可能还没加他们为好友。右侧是 Linkin,它是一个求职社交网站,Linkin 也会给你这样的一个推荐,会告诉你哪一些用户是你潜在的好友,而且 Linkin 会告诉你这个好友跟你是一度的关系的还是两度的关系或者是三度的关系。潜在关联性高的,会在前...

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