PageRank的MapReduce实现

如何用 Hadoop 的 MapReduce 思想来计算 PageRank 呢？其实理解起来还是很简单的。PageRank的计算公式如下：

Rv=alpha * Sigma(Rn/Nn)+ (1-apha)/N

Mapper 的输入格式为：
（节点，PageRank 值）->（该节点的外部链接节点列表）

Mapper 的输出格式为：
（节点） -> （该节点的反向链接节点，反向节点的 PankRank 值/反向节点的外链个数）

Reducer 的输入格式（Mapper 的计算输出）为：
（节点） -> （该节点的反向链接节点，反向节点的 PankRank 值/反向节点的外链个数）

Reducer 的输出为：
（节点， 新的 PageRank 值）
假设有物理节点 A，B 参与计算，其中网页1、2保存于 A，网页3、4保存于 B，各个网页的 PageRank 初始值是1.0，alpha 值取 0.85，那么运算过程如下：

节点 A 上做 Mapper：
输入为：
（1，1.0）-> （2，3，4）
（2，1.0）-> （3，4）
输出为：
（2）-> （1，1.0/3）
（3）-> （1，1.0/3）
（4）-> （1，1.0/3）
（3）-> （2，1.0/2）
（4）-> （2，1.0/2）

节点 B 上做 Mapper：
输入为：
（3，1.0）-> （4）
（4，1.0）-> （2）
输出为：
（4）-> （3，1.0）
（2）-> （4，1.0）

Reducer:
输入为 节点 A 和 B 的输出。
计算新的 PageRank 结果如下：
（1）： 0 + （1-0.85）/4
（2）： 0.85*（1.0/3+1.0）+ （1-0.85）/4
（3）： 0.85*（1.0/3+1.0/2）+ （1-0.85）/4
（4）： 0.85*（1.0/3+1.0/2+1.0）+ （1-0.85）/4

多次迭代得出稳定的 PageRank 值。
伪代码：

Mapper函数的伪码：

input  -> PageA, PageB, PageC ... // 链接关系
begin
    Nn := the number of outlinks for PageN;
    for each outlink PageK
        output PageK -> 
    // 同时输出链接关系，用于迭代
    output PageN -> PageA, PageB, PageC ...
end

Mapper的输出如下（已经排序，所以PageK的数据排在一起，最后一列则是链接关系对）：

PageK -> 
PageK -> 
...
PageK -> 

Reduce函数的伪码：

input mapper's output
begin
    RankK := 0;
    for each inlink PageNi
        RankK += RankNi/Nni * beta
    // output the PageK and its new Rank for the next iteration
    output  -> 
end