请给出上面学生社交分析代码的运行结果示例

由于您提到的"学生社交分析代码"的具体信息并未直接在引用中给出，我无法直接展示代码运行的结果。但是，通常社交网络分析可能会涉及构建图形（如邻接矩阵或边列表）、计算度中心性（如度数、介数或 closeness centrality）、社区检测等。

假设有一个简单的Python代码片段，用于计算节点的度（连接的朋友数量）：

# 假设这是学生的社交关系数据
adj_list = {'Alice': ['Bob', 'Charlie'],
             'Bob': ['Alice', 'Charlie', 'David'],
             'Charlie': ['Alice', 'Bob'],
             'David': ['Bob']}

# 计算每个节点的度
degrees = {node: len(neighbors) for node, neighbors in adj_list.items()}
for node, degree in degrees.items():
    print(f"{node}的度为{degree}")

运行此代码后，我们得到：

Alice的度为2
Bob的度为3
Charlie的度为2
David的度为1

这表明Alice有2个朋友，Bob有3个朋友，以此类推。

要看到完整的实验结果，包括性能分析，您需要查看具体的实验报告或代码文档[^1]，其中会详细描述数据集大小、算法实现的时间复杂性以及实际执行时间等信息。

如果您想了解Hadoop在图处理上的应用[^2]，则需要下载并解压压缩包，按照说明书中指导的环境配置和步骤来运行Hadoop MapReduce或Apache Spark的示例代码，以处理大规模图数据。