一,背景介绍 在新浪微博.人人网等社交网站上,为了使用户在网络上认识更多的朋友,社交网站往往提供类似“你可能感兴趣的人”.“间接关注推荐”等好友推荐的功能,其中就包含了二度人脉算法. 二,算法实现 原始数据集测试: a b b c a c b d c e e c e f 数据集说明:为关注关系,即a关注b,b关注c和d,所以a的二度人脉应该是d和c,而c已经被a关注,所以应该舍去,自己不能二度人脉是自己,如c关注e,而e又关注c 代码实现,代码用了两个Job实现的 难点:两个job如何先后执行

最近做了一个项目,要求找出二度人脉的一些关系,就好似新浪微博的“你可能感兴趣的人” 中,间接关注推荐:简单描述:即你关注的人中有N个人同时都关注了 XXX . 在程序的实现上,其实我们要找的是:若 User1 follow了10个人 {User3,User4,User5,... ,User12}记为集合UF1,那么 UF1中的这些人,他们也有follow的集合,分别是记为: UF3(User3 follow的人),UF4,UF5,...,UF12:而在这些集合肯定会有交集,而由最多集合求交产生的

friend表结构 DROP TABLE IF EXISTS FRIEND; create table friend(     uid        bigint not null comment '用户标识',     friend_uid    bigint not null comment '申请加为好友的用户标识',     sys_create_date datetime not null comment '申请时间',     sys_last_update datetime not

https://www.jianshu.com/p/8707cd015ba1 问题描述: 以下是qq好友关系,进行好友推荐,比如:老王和二狗是好友 , 二狗和春子以及花朵是好友,那么老王和花朵 或者老王和春子就有可能也认识,可以对老王推荐春子和或花朵作为好友. 注意以下是制表符:tab建,所以程序中用 /t进行分割 老王 二狗 老王 二毛 二狗 春子 二狗 花朵 老王 花朵 花朵 老王 春子 菊花 问题分析 问题分析: 主 ---> 从 从 --->主 分别列出每一个关系,然后都列出从--&g

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

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

1.一度人脉:双方直接是好友 2.二度人脉:双方有一个以上共同的好友,这时朋友网可以计算出你们有几个共同的好友并且呈现数字给你.你们的关系是: 你->朋友->陌生人 3.三度人脉:即你朋友的朋友的朋友就是这个陌生人.你们的关系是 你->朋友->朋友->陌生人 4.四度人脉:比三度增加一度,你们的关系是,你->朋友->朋友->朋友->陌生人 5.五度人脉:你->朋友->朋友->朋友->朋友->陌生人 ,像上面这张图片表示的就

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关

谁都知道人脉很重要,所以有些人非常勤奋的“做人脉”,他们往往会这样做—— 积极的参与各类线下活动,逢人就换名片.加微信. 见到名人或者重要人物必合影,而且他们还会掏出手机来给你看. 逢年过节,给所有他觉得重要的人发一条相同的祝福微信,比较有心的会在复制的时候改一下前面的名字,以示重视. 动不动喜欢拉一个微信群,名字一般叫什么“XX行业精英群”,每天早晨准时在群里说早安.发心灵鸡汤. 和你聊天的时候,会本能的提及他“认识”的一些大人物.如果名字是两个字的,他们喜欢叫“老X”,比如称呼马云为“老马”

一.概述 MapReduce框架对处理结果的输出会根据key值进行默认的排序,这个默认排序可以满足一部分需求,但是也是十分有限的.在我们实际的需求当中,往往有要对reduce输出结果进行二次排序的需求.对于二次排序的实现,网络上已经有很多人分享过了,但是对二次排序的实现的原理以及整个MapReduce框架的处理流程的分析还是有非常大的出入,而且部分分析是没有经过验证的.本文将通过一个实际的MapReduce二次排序例子,讲述二次排序的实现和其MapReduce的整个处理流程,并且通过结果和map

关卡连接: https://codecombat.163.com/play/level/the-second-kithmaze 很多人试过,但只有少数人能穿过此迷宫. 简介: 记住,你只需 一个 while-true 循环.它会反复执行! 默认代码 # 使用while-true循环穿越迷宫! while True:     hero.moveRight()     # 再输入3条控制命令通过迷宫 概览 请仔细数下在你的 while-true 循环 里要多少移动才能走出这个迷宫! 记住,每一关里应

背景: 前几天,有个认识了好几年的网友,现在是大学生,在厦门读大一,说和她同学要一起到广州找兼职,看我有没有介绍. 像我这么积极热心善良的人,就说帮她找找看,结果问了几次,没消息,只好诚实的回复人家,没找着. 木有想到,妹子突然就杀到了广州,说已经在在她广州的朋友那里了,既然到广州了,就只能继续帮人家找了. 以前,我又为找兼职是一件很容易的事,找过一圈,才发现:理论和实践的距离,在哪里都如天地间般遥远. 然后以下就是我整个找帮找兼职的过程: 寻找过的六道无回: 1:作为园子里的资深人员,我在园子

大说数人的朋友圈都是这样的:雪中送炭的寥寥无几,锦上添花的大多数人连你自己都不认识,碰到倒霉的时候还能遇到落进下石的.人脉是很重要,可相对自身的学习来说,就没有想象中那么重要了. 有一次在北大讲座,遇到一位学生问我,“老师,你说学习重要,还是经营人脉重要?”看着他一脸大杂烩的表情,我先拿出本子记下了这个问题,然后告诉他说,这是个比较大的话题,我会仔细写篇文章放在网上的,然后给了他我的博客地址.而后又补了一句,“相信我,所谓的人脉就算重要,也根本没他们说的那么重要”. 你愿意与什么样的人成为朋友?

本文给出一个实现MapReduce二次排序的例子 package SortTest; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.*; public class SortComparable implements WritableComparable<SortComparable> { private Integer fi

今天,工信部官网的公示文件显示,新通用顶级域名.vip..xyz以及.club域名注册局已正式获得工信部审批,成为中国境内合法的顶级域名注册管理机构,这标志着.vip..xyz以及.club域名成为首批通过工信部资质审批的境外新顶级域名,使用这些域名在境内建站的客户,可以提交网站备案了. 新通用顶级域名.vip..xyz以及.club域名皆是全球注册量排名前10的域名,在全球有着广阔的用户基础,在中国市场的占有率更是首屈一指.其中,作为26个字母的最后三个字母,.xyz域名含义通俗,其注册量已突

1.右键单击PowerShell,选择“以管理员身份运行” 2.输入下面的命令回车,会列出系统中所有已安装应用列表. Get-AppxPackage -AllUsers 从列表中找到你要卸载的应用,并找到其全名称,即PackageFullName Remove-AppxPackage PackageFullName 例子: # 新闻 Remove-AppxPackage Microsoft.BingNews_4.3.193.0_x86__8wekyb3d8bbwe # 体育 Remove-App

我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed

Win10中的Modern应用一般可在右键菜单中进行卸载,不过某些自带的Modern应用,比如Xbox.天气.人脉.照片等应用是无法在右键菜单中进行卸载的.如果你有卸载这些应用的需求,可参考下面的方法. • 首先点击任务栏中的搜索(Cortana图标)输入PowerShell,在搜索结果中右键单击PowerShell,选择“以管理员身份运行”. • 输入下面的命令回车,PS会列出系统中所有已安装应用列表. Get-AppxPackage -AllUsers • 从列表中找到你要卸载的应用,并找到

默认情况下,Map 输出的结果会对 Key 进行默认的排序,但是有时候需要对 Key 排序的同时再对 Value 进行排序,这时候就要用到二次排序了.下面让我们来介绍一下什么是二次排序. 二次排序原理         我们把二次排序主要分为以下几个阶段. Map 起始阶段         在Map阶段,使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ,将输入的数据集分割成小数据块 split,同时 InputFormat 提供一个 RecordReade

关于二次排序主要涉及到这么几个东西: 在0.20.0 以前使用的是 setPartitionerClass setOutputkeyComparatorClass setOutputValueGroupingComparator 在0.20.0以后使用是 job.setPartitionerClass(Partitioner p); job.setSortComparatorClass(RawComparator c); job.setGroupingComparatorClass(RawCom