皆さん、Hadoop で実行する必要がある map reduce パラダイムを使用して Python でアルゴリズムを作成する必要があります。
有向グラフ G = (V,E) が与えられた場合、エッジ (v,u) ∈ E は、v が u をフォローしている、または v が u を自分の友人であると宣言したため、u が v に影響を与える可能性があることを意味すると仮定します。 （ただし、必ずしもその逆であるとは限りません）。ここで、ネットワーク G = (V,E) とノード v ∈ V が与えられた場合、v から u までの長さが最大 3 のパスが存在するようなすべてのノード u を見つけたいと考えています。Hadoop のアルゴリズムを設計して実装するそのようなノードをすべて見つけます。入力ファイルが各ノードの隣接リストを与えると仮定します。つまり、それらは v:u1 ,u2 ,u3 の形式です。. . ここで、v はノードで、各 ui はエッジ (v,ui ) に対応します。
map および reduce タスクを実装する方法がわかりません。