利用MapReduce实现好友推荐

MapReduce的好友推荐案列：

推荐好友的好友

 

是简单的好友列表的差集吗？

最应该推荐的好友TopN，如何排名？

简单数据集：

tom hello hadoop cat

world hadoop hello hive

cat tom hive

mr hive hello

hive cat hadoop world hello mr

hadoop tom hive world

hello tom world hive mr

思路：

分析：第一个为直接好友，也就是说，Tom 和hello 和hadoop 和cat是直接好友关系，而他们之间是 间接好友关系，但是间接好友 关系不一定就不是直接 好友关系，而我们要找的就是间接好友的关系，

推荐者与被推荐者一定有一个或多个相同的好友

全局去寻找好友列表中两两关系

去除直接好友

统计两两关系出现次数

API：

map：按好友列表输出两俩关系

reduce：sum两两关系

再设计一个MR

生成详细报表

生成表的结果：

 

 运行：

 

 

代码如下：

第一部分：主函数：

MyFOF：

package sxt_TopN;

 

import java.io.IOException;

 

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

 

 

 

public class MyFOF {

 

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

Configuration conf = new Configuration();

Job job  = Job.getInstance(conf,MyFOF.class.getSimpleName());

job.setJarByClass(MyFOF.class);

 

//map

job.setMapperClass(FMapper.class);

job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));

//reduce

 

job.setReducerClass(FReduce.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);

job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));

//submit

 

job.waitForCompletion(true);

 

}

 

}

 

Map阶段：

package sxt_TopN;

 

import java.io.IOException;

 

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

 

 

public class FMapper extends Mapper{

Text mkey = new Text();

IntWritable mval = new IntWritable();

 

@Override

protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)

throws IOException, InterruptedException {

String line  = value.toString();

//按空格进行分割

String splits[] = line.split(" ");

//tom hello hadoop cat

//world hadoop hello hive

/**

 * 直接好友关系值为0

 * 间接好友关系值为1

 *

 */

for (int i = 0; i < splits.length; i++) {

mkey.set(getF(splits[0],splits[i]));

mval.set(0);

context.write(mkey, mval);

for (int j = i+1; j <splits.length ; j++) {

mkey.set(getF(splits[i],splits[j]));

mval.set(1);

context.write(mkey, mval);

}

}

}

 

public String getF(String s1,String s2){

if(s1.compareTo(s2)<0){

return s1+":"+s2;

}

else {

return s2+":"+s1;

}

 

}

}

 

Reduce阶段：

package sxt_TopN;

 

import java.io.IOException;

 

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

 

public class FReduce extends Reducer {

@Override

protected void reduce(Text key, Iterable values,

Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {

/**可能有间接关系也可能有直接关系

 * hadoop hello 0

 * hadoop hello 1

 * cat hadoop 1

 * cat hadoop 0

 * cat hadoop 1

 *

 * 拿到了所有的间接关系，次数来进行累加，最后就知道共同可以推荐的好友有多少个了

 *

 *

 *

 */

int flg = 0;

int sum  = 0;

for (IntWritable val : values) {

if(val.get()==0){

flg=1;

}

//如果一直为1n那就是间接关系然后就累加几次

sum +=val.get();

}

if(flg==0){

context.write(key, new IntWritable(sum));

}

}

}