在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。
首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。
接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。
PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。
PageRank算法的主要步骤如下：
1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。
2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。
3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。
4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。
在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。
运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。
总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。
2024-06-23 23:10:34
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Windows环境下启动hive，执行.\bin\hive，报错 'hive' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
Apache Hive后续较新版本bin目录下缺少Windows环境下所需要的cmd相关命令。
Apache-Hive-2.1.1老版本bin目录包含所需文件，提供下载。
2022-05-17 14:06:53
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内容概要：windows环境下添加snappy源码，并对2.8.5的apache版本hadoop包进行编译，生成指定的hadoop.dll、snappy.dll文件，方便Windows环境下利用idea工具进行Hadoop、Spark的local模式下代码调试。
版本更新：winutils.exe、hadoop.dll、snappy.dll文件，通用Hadoop2.6.x、Hadoop2.8.x，其他版本未测试，可以自行提取文件更新到自己的win版Hadoop中
编译环境：
系统：Windows10
版本：hadoop2.8.5
压缩支持：snappy、lz4
2022-04-29 18:09:21
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Windows下使用hadoop-common-2.2.0-bin-master插件-附件资源
2022-04-24 20:16:56
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windows下安装hadoop的依赖库文件 hadoop2.6.5 --- hadoop3.2.1
2022-04-06 02:50:09
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下载到合适的位置，解压缩一次就可以得到hadoop-eclipse-plugin-2.8.5.jar，然后就可以使用eclipse和hadoop-eclipse-plugin-2.8.5.jar配置hadoop本地环境了。
2021-10-27 11:24:54
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windows下通过eclipse直接访问hdfs或者调试mapreduce程序需要用到的完整环境
2021-10-02 20:42:39
215.15MB
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Win本地执行Hadoop所需文件，本人博客（邵奈一CSDN）有配套教程：Windows本地安装Hadoop，请自行搜索，谢谢。
2021-05-12 14:41:59
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