基于Spark的ItemBased推薦算法性能優(yōu)化
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MapReduce計算場景下，復雜的大數(shù)據(jù)挖掘類算法通常需要多個MapReduce作業(yè)協(xié)作完成，但多個作業(yè)之間嚴重的冗余磁盤讀寫及重復的資源申請操作，使得算法的性能嚴重降低。為提高ItemBased推薦算法的計算效率，首先對MapReduce平臺下ItemBased協(xié)同過濾算法存在的性能問題進行了分析；在此基礎上利用Spark迭代計算及內(nèi)存計算上的優(yōu)勢提高算法的執(zhí)行效率，并實現(xiàn)了基于Spark平臺的ItemBased推薦算法。實驗結果表明：當集群節(jié)點規(guī)模分別為10與20時，算法在Spark中的運行時間分別只有MapReduce中的25.6%及30. 8%，Spark平臺下的算法相比MapReduce平臺，執(zhí)行效率整體提高3倍以上。
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