基于Hadoop的社交网络的分析，Hadoop社交分析
昨天终于hadoop的项目验收完成了，终于可以松一口气了，总体还是比较满意的。
首先说一下项目流程，用mapreduce对数据进行预处理，然后用mahout中的聚类算法（kmeans）对数据进行处理，最后用peoplerank对数据进行处理。
根据老师交给我们的数据，包括Google+和Twitter的部分社交网络数据。以下是两个数据下载的链接
http://snap.stanford.edu/data/egonets-Gplus.html（Google+）
http://snap.stanford.edu/data/egonets-Twitter.html（Twitter）
这里面的Google的人数是大概是100000多，相互之间的映射关系（A->B,就是A关注B，或者A是B的好友）有20W+，Twitter的人数大概是80000多，相互之间的映射关系也有20W+。
对下面的图片做一些解释，横坐标代表拥有好友的数量，纵坐标为拥有该好友数的用户数。这样的分布是符合网络的无标度性。
我是在本地上实现分布式的，在我的机子上开启了两个虚拟机，和使用了其他两个同学的电脑。
然后我们的性能是用ganglia进行检测的，ganglia的安装以及使用我已在之前的一篇博文中已经说过。
这只是其中一张性能分析的图片，估计本地上配置除了问题，所以才导致，master做了所有的工作。
如果有想要程序的朋友，可以在下面留言，我会写出全部的过程，和代码。
非常需要，求代码。正好也在做相关的工作。非常感谢。
需要需要,希望楼主分享一下。 需要需要,希望楼主分享一下,正在学习中 楼主是否可以发一份给我吧，非常感谢了 楼主共享一下代码给我们学习学习吧 非常需要，求楼主代码，正在做相关事情，急求代码和教程，不甚感激
页:
[1]