MapReduce 找出共同好友

这个前提需要注意:好友之间的关系是单向的,我的好友队列里有你,你的里面不一定有我.所以思考方式需要改变. 共同好友: 某两个人的好友队列里都有的人. 第一个mapper 和 reducer 简单说:找出有谁把我当朋友呗. 他们的共同好友有我啦. 第二个 mapper 和 reducer 将他们的共同好友都统计在一起了.(他们共同好友不单只有你) .. 代码待完成.…

大家好,关于“找出共同好友”的算法,网上有不少语言的实现,今天有空之余,自己研究了下Scala算法的写法完整代码可以参考Git地址:https://github.com/benben7466/SparkDemo/blob/master/spark-test/src/main/scala/testCommendFriend.scala 录入的数据: 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:…

【Todo】找出共同好友 & Spark & Hadoop面试题

找了这篇文章看了一下面试题<Spark 和hadoop的一些面试题(准备)> http://blog.csdn.net/qiezikuaichuan/article/details/51578743 其中有一道题目很不错,详见: http://www.aboutyun.com/thread-18826-1-1.html http://www.cnblogs.com/lucius/p/3483494.html 我觉得可以在Hadoop上面实际编程做一下. 我觉得第一篇文章里面下面这一段总结的很好…

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…

Facebook存储技术方案：找出“暖性BLOB”数据

Facebook公司已经在其近线存储体系当中彻底弃用RAID与复制机制,转而采用分布式擦除编码以隔离其所谓的“暖性BLOB”. 暖性?BLOB?这都是些什么东西?大家别急,马上为您讲解: BLOB——也就是二进制大对象,包括Facebook用户的图片以及视频等等. 暖性——是指那些必须进行保存,访问频率低于热门数据但却又高于归档或者冷门数据的信息.通常情况下,这些数据已经产生了一周以上.当然,热门BLOB的访问频率仍然较高. 擦除编码——向一条字节串中添加经过计算的奇偶校验值(即里德所罗门码,简…

海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数（top K问题）

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把…

海量数据中找出前k大数（topk问题）

海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿…