hadoop求共同好友实训目的

Hadoop MapReduce 实训的目的通常包括以下几个方面：

1. **理解分布式计算原理**：通过Hadoop的分布式计算模型，学员能掌握如何将大规模数据集分解成小任务并分布式处理，学习分布式系统的基本架构和工作原理。

2. **实战数据分析技能**：Hadoop常用于大数据处理，实训项目通常会涉及到用户社交网络中查找共同好友，这有助于提升对海量数据的处理、查询和分析能力。

3. **编程实践**：学员会使用Java编写MapReduce程序，提高编写并行代码的能力，熟悉Hadoop API，如InputFormat、OutputFormat、Mapper和Reducer。

4. **性能优化**：通过实际操作，学员可以学习如何优化MapReduce任务的性能，比如调整分区大小、优化数据存储等，以提高处理效率。

5. **团队协作与项目管理**：实训项目往往需要多人合作完成，学员可以锻炼项目管理、代码版本控制（如Git）以及团队沟通协作的能力。

6. **理论与实践结合**：将抽象的数据结构、算法和分布式系统理论知识应用到实际场景中，加深理解和记忆。

相关问题：
1. Hadoop MapReduce 实训中的具体任务有哪些？
2. 如何通过Hadoop解决社交网络中的大数据问题？
3. 实训过程中如何评估MapReduce程序的性能？