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物品特征建模
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算法步驟--
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算法步驟--
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相似度矩陣 × 評分矩陣 = 推薦列表
算法步驟：
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余弦相似度
基于物品的推薦算法
基于用戶
基于內(nèi)容
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不完整代碼
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，，，，，
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第1步驟：
第2步驟：
Hadoop分布式緩存：
加載到內(nèi)存發(fā)生在Job執(zhí)行之前，每個(gè)從節(jié)點(diǎn)各自都緩存一份相同的共享數(shù)據(jù)。如果共享數(shù)據(jù)太大，可以將共享數(shù)據(jù)分批緩存，重復(fù)執(zhí)行作業(yè)。
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分片輸入--split
本地合并--combine
mapper--shuffle--reducer
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本地優(yōu)化--combine
一個(gè)MapReduce作業(yè)中，以下三者的數(shù)量總是相等的：
partitioner的數(shù)量
reduce任務(wù)的數(shù)量
最終輸出穩(wěn)健（如part-r-00000）
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從分片輸入到Map：
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，，，，，
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YARN的設(shè)計(jì)減少了JobTracker的資源消耗，減少了Hadoop1.0中發(fā)生單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。
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Split
map
shfull??
combine（本地reduce）
reduce
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ResourceManager
NodeManager
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