前言 本文用Python编写代码,并通过hadoop streaming框架运行. 算法思想 下图是一个网络: 考虑转移矩阵是一个很多的稀疏矩阵,我们可以用稀疏矩阵的形式表示,我们把web图中的每一个网页及其链出的网页作为一行,即用如下方式表示: 1 A B C D 2 B A D 3 C C 4 D B C Map阶段 在Map阶段,Map操作的每一行,对所有出链发射当前网页概率值的1/k,k是当前网页的出链数,比如对第一行输出<B,1/3*1/4>,<C,1/3*1/4>,&l…
这是搭建hadoop环境后的第一个MapReduce程序: 基于hadoop streaming的python的脚本: 1 map.py文件,把文本的内容划分成单词: #!/usr/bin/pythonimport sys for line in sys.stdin: line = line.strip() words = line.split() for word in words: print('%s\t%s' % (word, 1)) 2 reduce文件,…