MapReduce实现共同好友，要求实现下列要求： 以下是微信的好友列表数据．冒号前是一个用户，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的)e A:B,C,D,F,E,O,E B:A,C,E,K C:F,A,D,l D:A,E.F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O l:A,O ]:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E.F,G 'O:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同好友．及他俩的共同好友都有谁?

好的，这是一个典型的 MapReduce 问题。为了找出哪些人两两之间有共同好友及他们的共同好友，我们按照以下步骤进行实现：

1. 阶段：将每个人及其友列表作为输入，将每个好友对映射为一个键值对。具体而言，对于用户 A 的好友 B 和 C，我们会将键值对 (B,C, A) 和 (C,B, A) 作为输出，表示 B 和 C 之间有一个共同好友 A。

2. Reduce 阶段：对于每个键值对 (B,C)，我们将它们的值列表合并起来，得到这两个人之间的共同好友列表。

最终的输出结果应该是每个人对应的共同好友列表。在这个例子中，输出结果如下：

A-B: C
A-C: B D F
A-D: C F
A-E: D F L
A-F: C D E
A-O: E F H

B-C: A
B-D: A
B-E: A
B-F: A C
B-K: C

C-D: A
C-F: A B
C-L: D

D-F: A
D-L: E F

E-F: D
E-L: A

F-O: A E

G-M: F

H-O: A

I-O:
J-O:

注意，这个结果是按照字母顺序排列的。

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MapReduce实现共同好友，要求实现下列要求： 以下是微信的好友列表数据．冒号前是一个用户，冒号后是该用户的所有好友（数据中的好友关系是单向的)e A:B,C,D,F,E,O,E B:A,C,E,K C:F,A,D,l D:A,E.F,L E:B,C,D,M,L F:A,B,C,D,E,O,M G:A,C,D,E,F H:A,C,D,E,O l:A,O ]:B,O K:A,C,D L:D,E,F M:E.F,G O:A,H,I,J 求出哪些人两两之间有共同好友．及他俩的共同好友都有谁?具体代码实现怎么写

好的，下面是基于Hadoop MapReduce实现共同好友的代码实现，包括Mapper和Reducer函数：

from mrjob.job import MRJob

class CommonFriends(MRJob):
    
    def mapper(self, key, line):
        # 解析输入数据
        user, friends = line.strip().split(':')
        friends_list = friends.split(',')
        # 对于每个好友，将其和用户组合成一个键，并将好友列表作为值输出
        for f in friends_list:
            yield (min(user, f), max(user, f)), set(friends_list)
    
    def reducer(self, pair, friend_lists):
        # 对于每个键，取所有好友列表的交集，得到共同好友列表
        common_friends = set.intersection(*friend_lists)
        # 输出两两之间共同好友的列表
        yield pair, list(common_friends)

if __name__ == '__main__':
    CommonFriends.run()

以上代码使用了Python的mrjob库，可以方便地在Hadoop集群上运行MapReduce作业。具体使用方法可以参考mrjob的官方文档：https://mrjob.readthedocs.io/。

需要注意的是，为了方便起见，上述代码中假设输入数据中的好友关系是单向的，即如果A是B的好友，那么输入数据中只会有一条记录，即"A:B"，而不会有"B:A"的记录。如果输入数据中存在双向的好友关系，需要在Mapper中将每个好友对应的所有用户都输出一遍，即将"A:B"和"B:A"都输出。

MapReduce实现数据去重：Java随机生成1000个英语单词

MapReduce是一种分布式计算框架，可以方便地进行大规模数据处理。对于数据去重，我们可以使用MapReduce的思想来实现。

具体实现方法如下：

1. Map阶段：将输入的1000个单词按照某种方式进行划分，每个Mapper处理一部分数据。对于每个单词，生成一个键值对，键为单词，值为空。

2. Reduce阶段：将Map阶段生成的键值对按照键进行排序，并将相同的键合并到一起。在合并时，我们只需要保留一个键值对即可。

在Java中，我们可以使用Hadoop框架来实现MapReduce程序。具体步骤如下：

1. 定义Mapper类，实现map()方法，在该方法中，将输入的单词作为键，空字符串作为值输出。

2. 定义Reducer类，实现reduce()方法，在该方法中，对于相同的键，只保留一个键值对即可。

3. 在Main函数中，创建Job对象，并设置Mapper和Reducer类。

4. 设置输入输出路径，并启动Job。

相关问题：
1. 什么是MapReduce？
2. MapReduce有哪些常用的应用场景？
3. MapReduce的执行流程是怎样的？
4. 如何在Hadoop中编写MapReduce程序？