【摘 要】
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大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,高效率低成本的大数据处理技术成为学术界及工业界的研究热点。为提高协同过滤算法的执行效率,对MapReduce
【机 构】
：
新疆财经大学统计与信息学院,新疆大学信息科学与工程学院,新疆医科大学医学工程技术学院,清华大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562078,61262088);新疆维吾尔自治区自然科学基金(2016D01B014);新疆财经大学博士启动基金(2015BS007)
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大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,高效率低成本的大数据处理技术成为学术界及工业界的研究热点。为提高协同过滤算法的执行效率,对MapReduce架构下的算法执行步骤进行了分解,并对算法执行缺陷进行了分析。结合Spark适于迭代型及交互型任务的特点,提出将算法从MapReduce平台移植Spark平台的改进思路。设计了算法在Spark中的实现流程,并通过参数调整、内存优化等方法进一步提高算法效率。实验结果表明：与MapReduce平台中的算法相比,基于Spark DAG调度的算法能
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