Hadoop Web项目--Friend Find系统

最新推荐文章于 2025-09-09 23:41:54 发布
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#大数据 #python

本文介绍了FriendFind系统，这是2019年独角兽企业采用的一种策略，用于重金招聘具备Python工程师技能的人才。
数据平台架构优化：提升系统性能与稳定性
AI天才研究院
02-12 719
数据平台架构优化旨在解决数据规模增长、业务需求变化、技术架构老化等问题带来的挑战，提升数据平台的性能、稳定性、可扩展性、高可用性和安全性，为企业提供更强大的数据处理和分析能力。阐述数据平台架构优化的背景、目的、范围和预期读者。介绍数据平台架构的核心概念，并使用 Mermaid 流程图展示其相互关系。详细分析提升数据平台性能和稳定性的关键策略，包括数据存储优化、数据处理优化、架构设计优化等。结合实际案例，使用代码示例演示如何进行数据平台架构优化。探讨数据平台架构优化在不同行业和业务场景下的应用。
线上系统报ERR Connection timed out异常解决过程
热门推荐
sinat_34017357的博客
08-05 9万+
1 发现线上redis问题：ERR Connection timed out近日，刚上线一个系统，上线第二天去ELK日志系统（公司的日志系统是对开源实时日志分析ELK平台进行了改造而来的）跟踪一下线上情况，一时发现抛出了很多redis异常：再仔细一看：发现连接redis有问题，于是立即联系运维，运维的回答是他们线上使用了twemproxy集群技术，redis服务并没有问题。于是我就方了，难道是程序使
Hadoop-FindFriend:基于Hadoop好友推荐系统
03-11
基于Hadoop2.x的好友推荐系统 ###主要技术 尖端技术：spring，Hibernate，struts2 前端技术：JSP，jQuery，Ajax，EasyUI 数据库：MySQL 服务器：Tomcat7 版本控制：git ###开发工具和环境 用于Web开发人员的Eclipse Java EE IDE。 版本：Luna Service Release 1（4.4.1），自带maven插件。 Hadoop hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 Maven的3.3.9 Apache Tomcat / 7.0.47（Maven Tomcat插件） JDK 1.7 MySQL 5.6 Win7操作系统 ###详细开发流程
使用Hadoop寻找用户的好友列表
jclin1108的博客
09-20 284
使用Hadoop寻找用户的好友列表 问题描述 假定有一个社会网络A，每一个顶点表示一位用户，每一条边表示连接的两位用户是好友。A=（V，G），其中V是用户的集合，G是边的集合，即好友的集合。用文件分别保存V和G的数据，示例如下。例如G文件中，“a,b”表示用户a和用户b是好友。 #V文件： a b c … G文件： a,b a,c b,e b,k … 找出每一位用户的好友，输出好友列表，每一行代表一个用户和他的好友列表。例如： a: b,c,e,g,k b: a,e,k c: a,d,g …… 思路
【hadoop学习项目】10. 使用多级MR找出两两用户之间的共同好友
STAR GAME
02-16 1255
0. 项目结构 数据内容 刘灵薇 孙初丹,孙听兰,李秋翠,李绿春 王访琴 刘忆翠,钱语芙,钱平蝶 赵雅蕊 刘灵薇,刘雅蕊 王含蕾 钱语芙,李书蕾,李忆翠 钱雅蕊 李秋春,李初丹,孙听蓉 王绿春 李含烟,刘谷丝,孙秋春,钱雅蕊,赵语芙,钱南松,钱绿春,王听兰 刘含玉 赵绿春,王幻珊,刘语芙,赵怜菡,孙绿春,赵从蓉,赵南松,刘幻灵,王忆翠 钱凌瑶 孙诗云,王乐瑶,钱海露,孙从蓉 李含蕾 李从蓉,李从蓉,刘怜菡,钱灵雁 钱幻灵 赵书蕾,赵秋翠,刘幻珊,刘幻灵,刘雪青,钱夏彤,赵含蕾 刘夏彤 刘忆翠,钱诗云,王
基于Hadoop的好友推荐系统项目综述
想作会飞的鱼的博客
07-15 2万+
一、好友推荐系统项目概述1、项目介绍该系统利用基于密度的新型聚类算法，对给定用户基于好友推荐。本系统的开发IDE采用eclipse，使用maven构建项目，数据库选用Mysql，后台技术采用Struts2+Hibernate+Spring的架构，前端使用Easyui+Ajax的技术实现前后端的数据交互，算法的主要计算任务用Hadoop Mapreduce来完成。综合来说，本系统面临的主要挑战如下：
Hadoop Web项目--Friend Find系统_hadoopha与web交互设计(2)
2401_84170391的博客
04-27 1077
使用上面的假设后，对原始数据进行分析（这里是全部导入到数据库后发现的），发现EmailHash是有重复记录的，所以这里需要对数据进行预处理–去重；数据库表增删改查使用同一个DBService类来进行处理，（这里的DAO使用的是通用的）如果针对每个表都建立一个DAO，那么代码就很臃肿，所以这里把这些数据库表都是实现一个接口ObjectInterface，该接口使用一个Map来实例化各个对象。由于计算用户向量两两之间的距离的MR任务使用的是序列化的文件，所以这里需要对数据进行序列化处理；
Hadoop好友推荐系统-项目架构搭建和用户登陆的实现
想作会飞的鱼的博客
07-12 3772
项目总目录：基于Hadoop的好友推荐系统项目综述一、创建Maven项目创建一个Maven web项目（即war项目），引入依赖如下：<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http:
用MapReduce找共同朋友编程实现（Hadoop）
吃果冻不吐果冻皮
05-26 2921
数据格式如下： 第一个字母代表本人，其他是他的朋友，找出共同朋友的人，和共同朋友是谁？package FindFriend;import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import java.util.Set; import java.util.StringTokeni
Hadoop demo 找出共同好友
干货
06-21 2085
需求 以下是qq的好友列表数据，冒号前是一个用，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的） 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:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O I:A,O J:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E,F,G O:
计算机毕设推荐：基于Hadoop+Spark物联网网络安全数据分析系统 物联网威胁分析系统【源码+文档+调试】
BYSJLG的博客
09-09 616
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的物联网网络安全数据分析系统。该系统整合了Hadoop分布式存储和Spark分布式计算，结合Vue前端、Python Django后端以及Echarts可视化技术，构建了一个完整的物联网安全分析平台。系统能够处理15个关键字段的物联网安全数据，通过四个主要分析维度（安全态势评估、攻击类型识别、设备风险评估和性能异常监测）提供全面的网络安全分析。开发环境包括Hadoop、Spark、Hive、Python、Django、Vue等技术栈。文章展示了系统登录界面和管理模块
【Kafka】Kafka使用场景用例&Kafka用例图
A-Itfuture的博客
09-05 436
注：以上图片来源于网络，如有不妥请私信删除！
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
最新发布
IT研究室的博客
09-09 555
本文介绍了一个基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统。该系统采用Hadoop+Spark分布式架构，结合Python/Java开发语言，通过Django/Spring Boot后端和Vue前端实现全流程旅游数据分析。系统具备五大核心功能模块：游客画像分析、消费行为挖掘、区域市场研究、时序环境分析和景点评估，可处理海量旅游数据并进行多维度的可视化展示。开发环境整合了HDFS、Spark SQL、Pandas等技术栈，使用MySQL存储分析结果。
Spark核心：单跳转换率计算全解析
渣渣盟的博客
09-08 1209
摘要：该Spark程序旨在计算指定页面之间的单跳转换率，但存在多个逻辑问题。主要问题包括：分子计算中硬编码过滤条件导致仅统计(1,2)页面对；分母计算遗漏最后一个页面；转换率计算未完成且变量引用错误。建议改进方案包括：动态生成页面对、完善过滤条件、处理除零情况、优化代码结构与性能。修正后的代码应支持任意页面列表，正确统计跳转次数与访问次数，安全计算转换率，并具备更好的可读性和扩展性。测试时需验证边界条件和大数据处理能力。
想拿到ip地址库的离线包
Nothing
09-09 305
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
当建筑工程遇上“AI+虚拟仿真”：打开未来工程人才培养的创新之门
恒点虚拟仿真官方博客
09-09 552
虚拟仿真技术助力国际工程管理人才培养。随着一带一路建设推进，海外工程需求激增，传统教学面临实践成本高、文化差异大等瓶颈。AI+虚拟仿真技术构建沉浸式实训场景，通过虚拟仿真技术，模拟海外项目全过程，涵盖招投标、施工管理等环节，同时整合各国法规标准数据库，有效提升学生的跨文化适应能力和实操技能。该模式突破时空限制，为培养复合型国际工程人才提供创新解决方案，精准对接政策要求和市场需求。
Elasticsearch优化从入门到精通
qq_34478339的博客
09-06 1248
Elasticsearch性能优化指南 本文系统介绍了Elasticsearch从基础到高级的优化技术。首先回顾了核心概念如节点、集群、索引和分片。硬件层面建议合理配置JVM内存（不超过32GB）、使用SSD磁盘并优化CPU和网络设置。索引设计方面重点讲解了分片策略、映射优化和生命周期管理。写入性能优化包括批量操作、客户端配置和服务器参数调整。查询优化涉及DSL技巧、索引设计和聚合查询优化。集群层面建议采用专用节点架构，并介绍了分片分配与监控策略。最后还介绍了热温架构等高级优化技巧。通过综合应用这些方法，可
各地级市含直辖市政策DID数据 2000-2025
ppmandata的博客
09-08 243
《2000-2025年地级市数字政策DID数据集》摘要 该数据集系统收录了2000-2025年我国各地级市（含直辖市）实施的30余项数字化相关政策，包括智慧城市、数字人民币试点、公共数据开放等典型政策。数据来源于政府官网公开信息，经人工核验确保真实有效，采用DID（双重差分）形式呈现，涵盖科技金融、低碳城市、大数据试验区等重点领域指标。该数据为研究数字中国战略的地方实践效果、破解"数据孤岛"等执行难题、平衡技术效率与伦理风险提供了实证基础，适用于数字经济政策效果评估研究。数据集由数据皮皮
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