基于Spark的ItemBased推薦算法性能優化
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MapReduce計算場景下，復雜的大數據挖掘類算法通常需要多個MapReduce作業協作完成，但多個作業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迭代計算及內存計算上的優勢提高算法的執行效率，并實現了基于Spark平臺的ItemBased推薦算法。實驗結果表明：當集群節點規模分別為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，執行效率整體提高3倍以上。
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