Hadoop 求出哪些人两两之间有共同好友，及两两的共同好友都有谁

源数据（xxx的好友列表）：

A:B,C,D,F,E,O
B:A,C,E,K
C:F,A,D,I
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
I:A,O
J:B,O
K:A,C,D
L:D,E,F
M:E,F,G
O:A,H,I,J

1、先求A,B,C...是谁的好友，也就是说，哪些人的友好里有A，哪些人的友好里有B，哪些人的友好里有C,......     

以，前两条数据为例：

   我的思路是：比对A是否在A的好友列表中，肯定不在，再不对B的好友列表，A再B的好友列表中，那么，A就是B的好友，依次比对CDEF.....

Map的代码如下：

public class FriendFirstMapper extends Mapper {

    HashMap map = new HashMap();
    HashMap mapOrder = new HashMap();

    @Override
    protected void setup(Mapper.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        URI[] uris = context.getCacheFiles();
        String path = uris[0].getPath().toString();

        BufferedReader bReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(path), "UTF-8"));
        String line;
        while ((line = bReader.readLine()) != null) {
            char s = line.trim().charAt(0);
            // 65279是空字符
            if (s == 65279) {
                if (line.length() > 1) {
                    line = line.substring(1);
                }
            }
            // 2 切割
            String[] fields = line.split(":");
            // 3 缓存数据到集合
            map.put(fields[0], fields[1]);
        }

        IOUtils.closeStream(bReader);

    }

    Text k = new Text();
    Text v = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        String[] fields = line.split(":");
        // A:B,C,D,F,E,O
        StringBuilder valueString = new StringBuilder();

        for (String kString : map.keySet()) {
            if (!kString.equals(fields[0])&&map.get(kString).contains(fields[0]) ) {
                valueString.append(kString + ",");
            }
        }

        k.set(fields[0]);
        v.set(valueString.toString());
        context.write(k, v);
    }

}

Driver如下：

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException, URISyntaxException {
        BasicConfigurator.configure();
        args = new String[] { "‪f:/hadoopinput/firends.txt", "f:/hadoopoutput" };

        Configuration conf = new Configuration();

        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(FriendFirstDriver.class);

        job.setMapperClass(FriendFirstMapper.class);
        

//        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
//        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("f:/hadoopinput/friends.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        
        job.addCacheFile(new URI("file:///f:/hadoopinput/friends.txt"));
        
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
第一步执行完的数据：

A    B,C,D,F,G,H,I,K,O,
B    A,E,F,J,
C    A,B,E,F,G,H,K,
D    A,C,E,F,G,H,K,L,
E    A,B,D,F,G,H,L,M,
F    A,C,D,G,L,M,
G    M,
H    O,
I    C,O,
J    O,
K    B,
L    D,E,
M    E,F,
O    A,F,H,I,J,

对输出数据的描述：后面的一列的共同好友是前面的那一列，例如第一行数据，B,C,D,F,G,H,I,K,O的共同好友是A 

2、既然求的是两两的共同好友，那么B,C的共同好友肯定至少有A；B,D的共同好友肯定至少有A;B,F的共同好友肯定至少有A;B,G的共同好友肯定至少有A;B,H的共同好友肯定至少有A;B,I的共同好友肯定至少有A.......,也就是后面的数据（B,C,D,F,G,H,I,K,O）两两组合作为key，共同好友A作为value,，输出给Reducer，再通过Reducer汇总共同好友。

注意：两两组合作为key，B和C合成的key与C和B合成的key应该是一样的。两两组合之前排序B,C,D,F,G,H,I,K,O可以保证不出现CB和BC同时作为key的现象。

Map:

@Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        //A    B,C,D,F,G,H,I,K,O
        String[] fileds = line.split("\t");
        String[] friends = fileds[1].split(",");
        Arrays.sort(friends);
        for (int i = 0; i < friends.length; i++) {
            for (int j = i+1; j < friends.length; j++) {
                k.set(friends[i]+"&"+friends[j]);
                v.set(fileds[0]);
                context.write(k, v);
            }
        }
    }

Reducer:

Text v = new Text();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Reducer.Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (Text value : values) {
            builder.append(value+",");
        }
        v.set(builder.toString());
        context.write(key, v);

 

输出结果：

A&B    E,C,
A&C    D,F,
A&D    E,F,
A&E    D,B,C,
A&F    O,B,C,D,E,
A&G    F,E,C,D,
A&H    E,C,D,O,
A&I    O,
A&J    O,B,
A&K    D,C,
A&L    F,E,D,
A&M    E,F,
B&C    A,
B&D    A,E,
B&E    C,
B&F    E,A,C,
B&G    C,E,A,
B&H    A,E,C,
B&I    A,
B&K    C,A,
B&L    E,
B&M    E,
B&O    A,
C&D    A,F,
C&E    D,
C&F    D,A,
C&G    D,F,A,
C&H    D,A,
C&I    A,
C&K    A,D,
C&L    D,F,
C&M    F,
C&O    I,A,
D&E    L,
D&F    A,E,
D&G    E,A,F,
D&H    A,E,
D&I    A,
D&K    A,
D&L    E,F,
D&M    F,E,
D&O    A,
E&F    D,M,C,B,
E&G    C,D,
E&H    C,D,
E&J    B,
E&K    C,D,
E&L    D,
F&G    D,C,A,E,
F&H    A,D,O,E,C,
F&I    O,A,
F&J    B,O,
F&K    D,C,A,
F&L    E,D,
F&M    E,
F&O    A,
G&H    D,C,E,A,
G&I    A,
G&K    D,A,C,
G&L    D,F,E,
G&M    E,F,
G&O    A,
H&I    O,A,
H&J    O,
H&K    A,C,D,
H&L    D,E,
H&M    E,
H&O    A,
I&J    O,
I&K    A,
I&O    A,
K&L    D,
K&O    A,
L&M    E,F,