原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有

图计算实现ID_Mapping.Oneid打通数据孤岛 ID_Mapping与Oneid的作用 大神告诉我们Oneid能用来做什么 输入数据源格式样例 实现原理 当日代码生成 引用jar包 启动命令 辛苦码字如有转载请标明出处谢谢!——拜耳法 PS:我要在下一章在我心中不完美的你打一个淋漓尽致的标签 ID_Mapping与Oneid的作用 大神告诉我们Oneid能用来做什么 输入数据源格式样例 样例数据图1整理后数据图2 实现原理 联通图生成最大联通图留下耀总的数据给大家练习了 当日代码生成 i

今天是我在上海租房的小区被封的第三天,由于我的大意,没有屯吃的,外卖今天完全点不到了,中午的时候我找到了一包快过期的肉松饼,才补充了1000焦耳的能量.但是中午去做核酸的时候,我感觉走路有点不稳,我看到大白的棉签深入我的嘴里,我竟然以为是吃的,差点咬住了,还好我有仅存的一点意识.下午我收到女朋友给我点的外卖--面包(我不知道她是怎么点到的外卖,我很感动),很精致的面包,搁平时我基本不喜欢吃面包,但是已经到了这个份上,我大口吃起来,竟然觉得这是世界上最好吃的食物了.明天早晨5:50的闹钟,去叮咚和

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的解决方案--如何用MR计算框架来实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID

1. 背景 在构建精准用户画像时,面临着这样一个问题:日志采集不能成功地收集用户的所有ID,且每条业务线有各自定义的UID用来标识用户,从而造成了用户ID的零碎化.因此,为了做用户标签的整合,用户ID之间的强打通(亦称为ID-Mapping)成了迫切的需求.大概三年前,在知乎上有这样一个与之相类似的问题:如何用MR实现并查集以对海量数据pair做聚合:目前为止还无人解答.本文将提供一个可能的基于MR计算框架的解决方案,以实现大数据下的ID强打通. 首先,简要地介绍下Android设备常见的ID:

随着HTML5 WebSocket技术的日益成熟与普及,我们可以借助WebSocket来更加方便地打通BS与CS -- 因为B/S中的WebSocket可以直接连接到C/S的服务端,并进行双向通信.如下图所示: 一.对Socket Server的要求 我们可以尝试让Socket Server透明地支持WebSocket客户端,所谓透明的意思是,服务端开发人员不用关心客户端究竟是什么类型,而是可以统一的接收数据.处理数据.发送数据.为了做到这一点,我们可以构建一个服务端框架,让框架完成透明化的工作

前言 之前接入百度账号系统的时候写了一篇博客做研究:[大前端]认识单点登录,出来后才发现,很多小公司其实并没有将账号系统打通,总结一下账号系统没通的原因是: ① 最初设计就没想过身份认证应该做整合 ② 后续业务中逐渐发现登陆系统过多,但是迫于业务压力以及整合复杂度,于是再搁置 这个就是技术债了,这种基础服务的技术债不及时还,会导致不可忽视的工程问题: ① 账号系统相关需求越来越多(登录.注册.个人信息管理......),每次都需要重新做 ② 用户数据没有一个收口的地方,如果数据量一起来要整合.分

原文链接:http://www.wxapp-union.com/forum.php?mod=viewthread&tid=505&extra=page%3D1 天河君在申请到https证书后就第一时间去部署后台环境,但是发现每次访问https都要带上8443端口实在是很坑爹啊,作为一个强迫症晚期,我要做的自然是不带端口直接访问.打开你tomcat下的conf文件夹,编辑里面的server.xml <Connector port="80" protocol=&quo

GraphX原型论文 GraphX是Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业. GraphX最先是

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G

位置.游戏.视频,是公认的基于云计算的三大移动端应用方向.而今,LBS云有了更多进展,在高价值应用与云平台之间实现了资源打通和融合,高德迈出了实质性的一步. 高德地图副总裁郄建军(左)与阿里云业务总经理陈金培(右)宣布推出LBS云 10月25日,在2013阿里云开发者大会上,高德宣布与阿里云深入合作推出LBS云.账号已经打通,开发者将同时享受到高德LBS云的方便和阿里云的周到服务.高德地图副总裁郄建军表示:“地图.导航.位置服务是刚需,高德的总用户量已经突破3亿,开发者数量也已经突破30万.由于

1. PageRank http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 2. Connected Components 3. Triangle Counting 例子: users.txt 1,BarackObama,Barack Obama 2,ladygaga,Goddess of Love 3,jeresig,John Resig 4,justinbieber,Justin Bieber 6,matei_zaharia,Matei Z

package main.scala import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object graph_test { // define hadoop_home directory System.setProperty("hadoop.home.dir",

SSH项目: 这里采用的action的形式: 即在表现层为页面在action中配置一个返回值,然后在Struts.xml的配置文件中进行配置. SSM项目中,SpringMVC中利用注解来配置每个页面的路径结合jsp页面就可以访问到: @Controllerpublic class PageController { //打开首页 @RequestMapping("/") public String pageIndex(){ return "index"; } //展

1 打通无密钥 配置HDFS,首先就得把机器之间的无密钥配置上.我们这里为了方便,把机器之间的双向无密钥都配置上. (1)产生RSA密钥信息 ssh-keygen -t rsa 一路回车,直到产生一个图形结构,此时便产生了RSA的私钥id_rsa和公钥id_rsa.pub,位于/home/user/.ssh目录中. (2)将所有机器节点的ssh证书公钥拷贝至/home/user/.ssh/authorized_keys文件中,三个机器都一样. (3)切换到root用户,修改/etc/ssh/ss

ssh ip 无密码打通,hadoop启动失败 报错为:host'主机名' can't be established. 纠结了接近一个多小时 之后必须ssh 主机名 , yes一下,发现hadoop能够正常启动 ssh版本 OpenSSH_7.2p2, OpenSSL 1.0.2j 无语

<Spark GraphX 大规模图计算和图挖掘> http://book.51cto.com/art/201408/450049.htm http://www.csdn.net/article/2014-03-28/2819023-Spark-Graphx <Spark亚太研究院系列丛书——Spark实战高手之路 从零开始> http://book.51cto.com/art/201408/448416.htm

在分布式系统下偶尔会有这样的需求,要增加一个服务时,需要在集群的所有节点上创建同一个用户,然后打通ssh通道,再分发软件包.配置.执行命令.启动服务... 这个问题的根源是如何集中配置和管理系统,专业运维应使用如puppet等工具.但有时图简单或其它原因,不愿走puppet,这里给自己记几个简单的脚本备忘(前题条件:已经打通root的ssh通道,或另一个有sudo权限的用户): 批量创建用户,参数:私钥.用户名.组名:要求有一个ip.list机器列表: #!/bin/bash )); then

两个重要的技术:Spark和graphs 本章节内容 为什么Spark是最先进的大数据处理系统 是什么让图可以以一种独特的方式来模拟关联数据 GraphX为什么会成规领先的图分析平台

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 图的并行化处理一直是一个非常热门的话题,这里头的重点有两个,一是如何将图的算法并行化,二是找到一个合适的并行化处理框架.Spark作为一个非常优秀的并行处理框架,将一些并行化的算法移到其上面就成了一个很自然的事情. Graphx是一些图的常用算法在Spark上的并行化实现,同时提供了丰富的API接口.本文就Graphx的代码架构及pagerank在graphx中的具体实现做一个初步的学习. Google为什么赢得了搜索引擎大战 当Google还在起步的

Linux就这个范儿 第13章 打通任督二脉 0111010110……你有没有想过,数据从看得见或看不见的线缆上飞来飞去,是怎么实现的呢?数据传输业务的未来又在哪里?在前面两章中我们学习了Linux网络方面的各种工具,打造了形形色色的网络服务.然而我们并不满足于仅仅知道这些表面的知识,还希望深入了解它们的底层实现.那就来吧,打通任督二脉,探究不同类型的网络以及隐藏在网络后面的世界. 13.1 了解网络驱动工欲善其事,必先利其器.二十年前我们还走在狭窄的乡间小道开着信息牛车.时至今日,信息高速公路