MapReduce 社交好友推荐算法
原理
如果A和B具有好友关系，B和C具有好友关系，而A和C却不是好友关系，那么我们称A和C这样的关系为：二度好友关系。
在生活中，二度好友推荐的运用非常广泛，比如某些主流社交产品中都会有"可能认识的人"这样的功能，一般来说可能认识的人就是通过二度好友关系搜索得到的，在传统的关系型数据库中，可以通过图的广度优先遍历算法实现，而且深度限定为2，然而在海量的数据中，这样的遍历成本太大，所以有必要利用MapReduce编程模型来并行化。
初始数据如下：
A B
C D
E F
F G
B D
B C
map阶段得到的结果为：
Key：A Value：B
Key：B Value：A C D
Key：C Value：B D
Key：E Value：F
Key：F Value：E G
Key：G Value：F
Reduce阶段再将Value进行笛卡尔积运算就可以得到二度好友关系了
（笛卡尔积公式：A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B}
例如，A={a,b}, B={0,1,2}，则
A×B={(a, 0), (a, 1), (a, 2), (b, 0), (b, 1), (b, 2)}
B×A={(0, a), (0, b), (1, a), (1, b), (2, a), (2, b)}）
环境
Linux Ubuntu 14.04
jdk-7u75-linux-x64
Hadoop 2.6.0-cdh5.4.5
内容
通过初始数据，假设有A、B、C、D、E、F、G七位同学，其中A与B是好友关系，C与D是好友关系，E与F是好友关系，F与G是好友关系，B与D是好友关系，B与C是好友关系，通过分析A与B是好友，且B与C也是好友，我们就认为A与C互为可能认识的人，向A与C互相推荐对方。
实验步骤
1.首先，来准备实验需要用到的数据，切换到/data/mydata目录下，使用vim编辑一个friend_data.txt文件。
- cd /data/mydata
- vim friend_data.txt
2.将如下初始数据写入其中（注意数据之间以空格分割）
- A B
- C D
- E F
- F G
- B D
- B C
3.切换到/apps/hadoop/sbin目录下，开启Hadoop相关进程
- cd /apps/hadoop/sbin
- ./start-all.sh
4.输入JPS查看一下相关进程是否已经启动。
- jps
5.在HDFS的根下创建一个friend目录，并将friend_data.txt文件上传到HDFS上的friend文件夹下。
- hadoop fs -mkdir /friend
- hadoop fs -put /data/mydata/friend_data.txt /friend
6.打开Eclipse，创建一个Map/Reduce项目。
7.设置项目名为mr_sf并点击Finish。
8.创建一个包，名为mr_friend。
9.创建一个类，名为Find_Friend。
10.下面开始编写Find_Friend类的代码。
完整代码为：
- package mr_friend;
- import java.io.IOException;
- import java.net.URI;
- import java.net.URISyntaxException;
- import java.util.HashSet;
- import java.util.Iterator;
- import java.util.Set;
- import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
- import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
- import org.apache.hadoop.fs.Path;
- import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
- import org.apache.hadoop.io.Text;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
- import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
- public class Find_Friend {
- /*
- map结果：
- A B
- B A
- C D
- D C
- E F
- F E
- F G
- G F
- B D
- D B
- B C
- C B
- */
- public static class FindFriendsMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
- @Override
- protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>.Context context)
- throws IOException, InterruptedException {
- String line = value.toString();
- String array[] = line.split("\\s+");
- context.write(new Text(array[0]), new Text(array[1]));
- context.write(new Text(array[1]), new Text(array[0]));
- }
- }
- /*
- map之后，Shuffling将相同key的整理在一起，结果如下：
- shuffling结果(将结果输出到reduce)：
- A B
- B A
- B D
- B C
- C D
- C B
- E F
- F E
- F G
- G F
- */
- //reduce将上面的数据进行笛卡尔积计算
- public static class FindFriendsReduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
- @Override
- protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Reducer<Text, Text, Text, Text>.Context context)
- throws IOException, InterruptedException {
- //将重复数据去重
- Set<String> set = new HashSet<String>();
- for (Text v : values) {
- set.add(v.toString());
- }
- if (set.size() > 1) {
- for (Iterator<String> i = set.iterator(); i.hasNext();) {
- String qqName = i.next();
- for (Iterator<String> j = set.iterator(); j.hasNext();) {
- String otherQqName = j.next();
- if (!qqName.equals(otherQqName)) {
- context.write(new Text(qqName), new Text(otherQqName));
- }
- }
- }
- }
- }
- }
- public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {
- final String INPUT_PATH = "hdfs://127.0.0.1:9000/friend/friend_data.txt";
- final String OUTPUT_PATH = "hdfs://127.0.0.1:9000/friend/output";
- Configuration conf = new Configuration();
- //Configuration：map/reduce的配置类，向hadoop框架描述map-reduce执行的工作
- final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI(INPUT_PATH), conf);
- if(fileSystem.exists(new Path(OUTPUT_PATH))) {
- fileSystem.delete(new Path(OUTPUT_PATH), true);
- }
- Job job = Job.getInstance(conf, "Find_Friend");//设置一个用户定义的job名称
- job.setJarByClass(Find_Friend.class);
- job.setMapperClass(FindFriendsMapper.class); //为job设置Mapper类
- job.setReducerClass(FindFriendsReduce.class); //为job设置Reducer类
- job.setOutputKeyClass(Text.class); //为job的输出数据设置Key类
- job.setOutputValueClass(Text.class); //为job输出设置value类
- FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(INPUT_PATH));
- FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(OUTPUT_PATH));
- System.exit(job.waitForCompletion(true) ?0 : 1); //运行job
- }
- }
11.下面在Find_Friend类下，单击右键，选择Run As=>Run on Hadoop，运行程序，查看执行结果。
12.程序执行完以后，查看HDFS上的/friend/output目录中的计算结果。
- hadoop fs -ls -R /friend
- hadoop fs -cat /friend/output/part-r-00000
通过分析结果，就得出了各位同学的可能认识的人的列表了。
至此，实验就已经结束了。
