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Hadoop课程设计涉及基于Hadoop的好友推荐系统，并在VM虚拟机上搭建CentOS环境（采用伪分布式架构）。

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简介：
该压缩包中的资源主要存储在百度网盘，用户可以直接提取下载。 其中的资料涵盖了 JAR 包、项目报告以及环境搭建所需的软件。

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  • Hadoop课程设计：在VM虚拟机上的CentOS环境中实现好友推荐（伪分布式）
    优质
    本课程设计基于VM虚拟机中的CentOS环境，采用Hadoop框架搭建伪分布式系统，实现高效的朋友圈智能推荐算法。 压缩包内包含多种资源，主要在百度网盘直接提取。资料内容包括jar包、项目报告以及环境搭建所需的软件。
     
  • Hadoop伪分布式的搭建环境
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    本教程详细介绍在单机环境下搭建Hadoop伪分布式集群的过程，包括配置文件设置、启动停止服务等步骤，帮助初学者快速上手。 在Centos7.0中搭建Hadoop伪分布式环境，并用Java接口上传文件进行测试。
     
  • 在Ubuntu下搭建Hadoop伪分布式环境
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统上搭建Hadoop伪分布式运行环境，包括安装步骤、配置文件设置及验证方法。 本段落记录了我在学习大数据过程中搭建Hadoop环境（伪分布模式）的经验，并将其整理成文档分享给大家。
     
  • 在 CentOS 7 上搭建基于 Hadoop 3 的伪分布式集群
    优质
    本教程详细介绍如何在CentOS 7操作系统上安装和配置Hadoop 3的伪分布模式集群，适用于初学者快速入门大数据技术。 操作系统：CentOS 7 Java：jdk-8u162-linux-x64 Hadoop：hadoop-3.2.1 终端连接软件：SecureCRT 关于在CentOS 7中进行网络配置的相关信息，请参考其他相关文档或资源。以下是操作步骤： 一、使用SecureCRT将文件上传到root目录。 二、关闭防火墙，按顺序执行以下命令： ``` iptables -F iptables -X iptables -Z iptables -L iptables-save setenforce 0 ``` 三、编辑配置文件`/etc/selinux/config`，将 `SELINUX=Enforcing` 修改为 `SELINUX=disabled`。 四、设置ssh免密登录。
     
  • 构建伪分布式Hadoop环境.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了如何在单台或多台计算机上搭建和配置一个伪分布式的Hadoop集群环境。适合初学者参考学习。 以下是关于搭建Hadoop环境的步骤概述： 1. **单机模式Hadoop安装** - 关闭防火墙。 - 禁用SELinux（安全增强型Linux）以避免其对网络通信的影响。 - 设置主机名，确保系统能够识别和使用正确的名称来代表当前机器的身份信息。 - 配置hosts文件映射主机名与IP地址。 2. **安装JDK** - 将JDK上传到服务器上指定的位置。 - 在系统的环境变量中配置JAVA_HOME指向已安装的Java开发工具包位置，并设置PATH以包含该路径，确保系统可以找到并使用它来执行相关命令和脚本段落件。 3. **Hadoop安装与配置** - 配置Hadoop环境变量以便能够正确地调用各个组件。 4. **搭建伪分布式模式的Hadoop集群** - 进入到hadoop目录中进行操作。 - 修改`hadoop-env.sh`配置文件以设置必要的Java路径等信息。 - 对于core-site.xml，修改其中的内容来定义一些核心参数如临时存储位置、用户账户名称及默认权限级别等关键属性。 - 在`hdfs-site.xml`中设定HDFS（分布式文件系统）的特性比如副本数量与块大小等重要选项。 - 按照说明调整mapred-site.xml和yarn-site.xml中的配置项，以满足MapReduce框架以及YARN资源管理器运行所需的各种参数。 5. **启动及关闭分布式模式下的Hadoop** - 启动DFS（分布式文件系统）与Yarn服务。 6. **设置SSH免密登录**以便于后续操作时无需手动输入密码即可实现远程访问功能的快速切换和自动化运维管理需求，提高工作效率并简化流程。 7. **验证伪分布模式Hadoop安装部署是否成功** 通过执行一些基本命令或测试脚本来确认所有组件和服务已经正确启动并且能够正常工作。
     
  • 基于Hadoop的FindFriend好友推荐系统
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    本项目构建于Hadoop框架之上，旨在开发一个名为FindFriend的好友推荐系统。通过分析用户行为数据，运用大数据技术优化社交网络中的好友推荐算法，提升用户体验和社交平台的价值。 基于Hadoop2.x的好友推荐系统 主要技术： - 后端框架：Spring、Hibernate、Struts2 - 前端技术：JSP、jQuery、Ajax、EasyUI - 数据库：MySQL - 服务器：Tomcat7 - 版本控制工具：git 开发环境与工具： 使用Eclipse Java EE IDE进行Web开发，版本为Luna Service Release 1（4.4.1），内置maven插件。Hadoop版本是hadoop-2.5.0-cdh5.3.6；Maven的版本号为3.3.9；服务器环境采用Apache Tomcat / 7.0.47，搭配使用Maven Tomcat插件进行项目部署与调试工作；JDK版本1.7；MySQL数据库选择的是5.6版。开发操作系统选用Windows 7。 详细开发流程： （此处原文未提供具体步骤描述，故仅列出技术栈和环境配置信息）
     
  • Hadoop 2单机伪分布式搭建
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    本教程详细介绍了如何在本地计算机上搭建Hadoop 2的单机伪分布式环境，适合初学者快速入门和学习。 Hadoop2 - 虚拟机VMWare - Linux(Ubuntu)单节点伪分布环境搭建完整手册
     
  • 在Ubuntu 18.04上构建完全分布式的Hadoop环境
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统中搭建一个完整分布式架构的Hadoop环境，适合初学者参考学习。 使用VMware复制了三个Ubuntu 18.04虚拟机系统，模拟多台服务器环境，并安装配置了一个完全分布式Hadoop集群。如果需要将该过程改为免费版本，请提出具体问题以便一起交流探讨。
     
  • 毕业设计与课程设计-基于Scala的Spark及Java的Hadoop MapReduce好友推荐系统.zip
    优质
    本作品为毕业设计项目，旨在利用Scala编程语言开发基于Apache Spark的好友推荐算法，并使用Java实现Hadoop MapReduce框架下的数据处理任务。该系统结合了大数据技术在社交网络分析中的应用，通过高效的数据挖掘和机器学习方法来预测并推荐用户可能感兴趣的好友，以增强用户体验和社会化信息的传播效率。 毕业设计与课程设计的源码文件已经过测试，并可以直接使用。这些代码资源适用于各种相关项目的参考或直接应用。如果有需要，可以轻松地将它们集成到个人项目中进行进一步开发或者作为学习研究的基础材料。
     
  • 基于Hadoop的朋友推荐系统
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    本项目旨在构建一个高效的基于Hadoop的大数据朋友推荐系统，利用MapReduce处理海量社交网络数据，通过算法优化提升个性化推荐效果。 基于Hadoop的好友推荐系统使用MapReduce技术来处理大规模数据集，并通过该框架的并行计算能力提高系统的效率与准确性。系统的设计旨在从海量用户行为中挖掘潜在的朋友关系，利用分布式存储和计算的优势实现高效的数据处理流程。 整个好友推荐过程包括但不限于以下几个关键步骤： 1. 数据采集：收集用户的社交网络活动信息。 2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重等操作以提高后续分析的准确性。 3. 特征提取与建模：根据用户行为模式构建数学模型，用于预测可能的好友关系。 4. 推荐生成：基于训练好的模型为每个用户提供个性化的推荐列表。 通过这种方式，系统能够有效地处理大规模社交网络中的好友关系问题，并且可以灵活地扩展以适应未来数据量的增长。