前言 之前写过稀疏图的实现方法,这次写用矩阵存储数据的算法实现,只要会矩阵相乘的话,实现这个就很简单了.如果有不懂的可以先看一下下面两篇随笔. MapReduce实现PageRank算法(稀疏图法) Python+MapReduce实现矩阵相乘 算法实现 我们需要输入两个矩阵A和B,我一开始想的是两个矩阵分别存在两个文件里然后分别读取,但是我发现好像不行,无法区分打上A.B的标签. 所以我一开始就把A.B矩阵合起来存在一个文件里,一次读取. map.py #!/usr/bin/env pytho

如果你现在需要计算网页的排名只有4一:数据如下面的: baidu 10.00 google,sina,nefu google 10.00 baidu sina 10.00 google nefu 10.00 sina,google 1. baidu  存在三个外链接 2.google 存在1个外链接 3.sina 存在1个外链接 4.nefu. 存在2个外链接 由数据能够看出:全部链接都指向了google,所以google的PR应该最高.而由google指向的baidu的PR值 应该也非常高.

PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝.以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理. 一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的

经过一段时间的学习,对于Hadoop有了一些了解,于是决定用MapReduce实现PageRank算法,以下简称PR 先简单介绍一下PR算法(摘自百度百科:https://baike.baidu.com/item/google%20pagerank/2465380?fr=aladdin&fromid=111004&fromtitle=pagerank): PageRank让链接来"投票" 一个页面的"得票数"由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页

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

PageRank算法和谷歌搜索讲解 吴裕雄 PageRank算法实际上就是Google使用它来计算每个网页价值的算法. Google每次的搜索结果都有成百上千万甚至上亿个相关的查询网页链接.如果将所有的查询结果不加区分,就立即显示给客户看的话,那么用户很有可能看到的就是一些没有多大用的东西,那么Google也就肯定会遭到淘汰的. 那么如何向用户显示对他们有用的网页链接呢?Google想出了一个办法——就是给那成百上千万个网页计算出一个值.这个值呢就叫做PageRank(页面价值得分).通过计算这

实验课程名称:大数据处理技术 实验项目名称:hadoop集群实现PageRank算法 实验类型:综合性 实验日期:2018年 6 月4日-6月14日 学生姓名 吴裕雄 学号 15210120331 班级 软工三班 专业名称 软件工程 实验组 其他成员 无 实验地点 F110 实验成绩 (教师签名)   实验目的与要求 了解PageRank算法 学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题 搭建hadoop分布式集群 编写mapreduce代码 根据输入的网页链接数据,能够得到最终的pagera

Actions Available on Pair RDDs (键值对RDD可用的action)   和transformation(转换)一样,键值对RDD也可以使用基础RDD上的action(开工),并且键值对RDD有一些利用键值对数据特性的的action,如下表: 表4-3 键值对RDD上的action 函数名 描述 例子 结果 countByKey() 计算每个键元素的总数 rdd.countByKey() {(1,1),(3,2)} collectAsMap() 结果收集成一个map便

  本章介绍了如何使用键值对RDD,Spark中很多操作都基于此数据类型.键值对RDD通常在聚合操作中使用,而且我们经常做一些初始的ETL(extract(提取),transform(转换)和load(加载))来把数据转化成键值对格式.键值对中有很多新操作(如,计算每个产品的评价,对相同键的数据进行分组,将两个不同的RDD组合在一起).   我们还将讨论一种高级特性,可以让用户控制节点间的RDD的布局:partitioning(分区).通过使用可控的分区,应用程序可以确保访问单个节点上的数据从而

本章主要介绍Spark如何处理键值对.K-V RDDs通常用于聚集操作,使用相同的key聚集或者对不同的RDD进行聚集.部分情况下,需要将spark中的数据记录转换为键值对然后进行聚集处理.我们也会对键值对RDD的高级特性——分区进行讨论,用户可以控制RDD在节点间的布局,确保数据在同一机器上面,减少通信开销,将极大地提高效率.数据分区的选择与单机程序数据结构的选择一样,都能对程序的性能产生极大的影响. 主要分为以下几个章节: 创建PairRDD Transformation on Pair R

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

1.PairRDD介绍     Spark为包含键值对类型的RDD提供了一些专有的操作.这些RDD被称为PairRDD.PairRDD提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口.例如,PairRDD提供了reduceByKey()方法,可以分别规约每个键对应的数据,还有join()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD. 2.创建Pair RDD     程序示例:对一个英语单词组成的文本行,提取其中的第一个单词作为key,将整个句子作为value,建立 P

本文将介绍PageRank算法的相关内容,具体如下: 1.算法来源 2.算法原理 3.算法证明 4.PR值计算方法 4.1 幂迭代法 4.2 特征值法 4.3 代数法 5.算法实现 5.1 基于迭代法的简单实现 5.2 MapReduce实现 6.PageRank算法的缺点 7.写在最后 参考资料 1. 算法来源 这个要从搜索引擎的发展讲起.最早的搜索引擎采用的是 分类目录[^ref_1] 的方法,即通过人工进行网页分类并整理出高质量的网站.那时 Yahoo 和国内的 hao123 就是使用的这

基本原理 在互联网上,如果一个网页被很多其他网页所链接,说明它受到普遍的承认和信赖,那么它的排名就高.这就是PageRank的核心思想. 引用来自<数学之美>的简单例子: 网页Y的排名应该来自于所有指向这个网页的其他网页的权重之和,在上图中Y的网页排名就是0.001 + 0.01 + 0.02 + 0.05 = 0.081. 如此,就可以把互联网简化成一个有向图,每个结点就代表一个网页,边就代表网页之间的链接关系. 接下来以具体的例子来介绍如何计算: 令 $PR = \left (PR_{1}

有两篇文章一篇讲解(下面copy)< PageRank算法简介及Map-Reduce实现>来源:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/pagerank-introduction.html 另一篇<PageRank简介-串讲Q&A.docx> http://docs.babel.baidu.com/doc/ee14bd65-ba71-4ebb-945b-cf279717233b PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的

什么是NoSql NoSQL(Not Only SQL),泛指非关系型的数据库,是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称,强调Key-Value Stores和文档数据库的优点.为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战而兴起的数据库.有着模式自由,逆规范化,多分区存储,弹性可扩展,多副本异步复制,软事务等特点.NoSQL用于超大规模数据的存储.NoSQL数据库的四大分类:键 - 值对存储,列存储,文档存储,图形数据库 优点: 高可扩展性,分布式计算,低成本,架构的灵活性,半结构化数

最近由于.......你懂得,需要一些搜索方面的知识,于是乎我重新复习了一下上半年读的那本书<数学之美>Dr吴军老师写的. 感觉读完这种书还是写一下比较好,因为将来说不定就会忘记了. 接下来几篇就像写一下搜索算法的各种原理了. 虽然在公司我们使用过solr,虽然使用solr之前也知道Solr使用的是tf-idf值来建立的索引.但这只是庞大搜索体系中的一个小部分, 里面的内容还是很多的. 下面废话就不多说了,咱们开始讲PageRank算法的计算方法啦. PageRank算法的核心思想是: 在互联

实验目的 了解PageRank算法 学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题 实验原理 1.pagerank算法简介 PageRank,即网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名. pagerank是Google排名运算法则(排名公式)的一部分,pagerank是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法,是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准. Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.page

etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解.从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识.相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了.说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版.2010,vol(36),3”这篇学术论文.鉴于文献中本身提供了一个非常简单容易理解和入门的案例,所以本文就使