贝叶斯分类器的MapReduce实现（VMware + Hadoop）

写在前面：
学校课程要求用 Hadoop 实现朴素贝叶斯分类，这里总结了下大致的操作流程，帮助大家快速入门。
使用的是 windows 10，vmware15.5，ubuntu18.04.1，hadoop2.7.7

1、安装准备

1.1 VMWare + Ubuntu 安装

VMware只是一个虚拟机，需要在其中继续安装使用的操作系统。网上很多教程使用的操作系统为 centos，但是个人感觉如果使用图形化界面的话，占空间比较大，安装也不是很简便（主要是我不熟hhh），所以使用了比较拿手的 ubuntu。

如果非常倔强地使用了centos，或许可以参考这篇？（感觉很详细，而且是从 centos 下载开始讲解的）：https://blog.csdn.net/m0_46413065/article/details/114667174?spm=1001.2014.3001.5501

具体的操作步骤可以参考微信公号 软件管家 的：https://mp.weixin.qq.com/s/vuaPF25PUVywgAA0tEvr8w

在使用上述的安装教程后，发现无法联网？？？需要在设置界面，打开硬件选项卡，在左边选择"网络适配器"，然后在右边选择"NAT模式（N）：用于共享主机的IP地址"，点击确定。
参考这篇：https://blog.csdn.net/zhyulo/article/details/78730009

为了之后能非常快乐地使用VMware，在它弹出什么更新？之类的（记不太清了，总之是更新语言的）就无脑同意，让它自己麻溜地赶紧操作。下面是张截图：

还有就是要安装 VMWare tools，可以解决主窗口中的虚拟机窗口太小的问题，参考这篇：https://www.jianshu.com/p/9fca51d0d120

win11好像这时候还是不能复制粘贴、拖拽文件，参考这个：https://blog.csdn.net/weixin_50406679/article/details/126112735（我只用了前两部分就可以了）

大功告成！！！这样装完以后，就可以联网，可以输入中文，可以直接从win10拖拽文件过来，还可以用复制粘贴了！！！（在 VMware 中复制粘贴的快捷键可能不同）

1.2 Hadoop 集群安装

主要是根据这篇，简单而且没有缺少步骤什么的：https://www.jb51.net/article/209042.htm#_label11

但是有的地方不是很清楚，建议使用上面的教程，如果有疑问，再学习下面这两个（这两个相当于一篇的上下）：
http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/、http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-cluster/

下面理一下基本思路和注意点：

1. 众所周知，配环境堪称玄学，所以在配置环境前，可以将装好的非常完美的系统先存一份，即克隆一份原来的系统为 master，再克隆两份原来的系统为 node，原来的保留不变。【为了避免一些不必要的错误，建议这一步就克隆好三台，然后重复操作后面的步骤。不要图省事，操作一番相同的步骤，再克隆】
2. 创建Hadoop用户（在master,node1,node2执行)：这里注意，虽然创建了用户，但是如果中途退出又重新登录的话，不要选新创建的Hadoop用户！！！还是登录最开始的那个用户，然后在黑框中用 su hadoop 命令，切换到hadoop用户。因为直接用 hadoop用户 登录，虽然之前已经添加了权限，但是似乎还是权力不够大（毕竟权力是头头给的hhh），印象中会出错，而且还不能使用之前账户的软件。
3. 更新apt下载源；安装SSH、配置SSH免密登录（在master,node1,node2执行)
4. 安装Java环境 （在master,node1,node2执行)：这里注意，一定要安装 1.8 版本的！！！（具体方式参考第二篇）看到的资料里基本都是这个版本，感觉是因为原系统 win10 中，基本都是这个版本的 jdk。
5. 修改主机名、修改IP映射（在master,node1,node2执行）
6. SSH免密登录其他节点（在master 和 node1,node2上执行不同)：这个最好一次成功，因为重复操作的话，会发现 node 存公匙的文件中，那些公匙是一直存在的，不会覆盖（本强迫症不接受！）
7. 安装hadoop（在master中执行)：这里我装的是hadoop2.7.7，似乎也有点影响，建议装 2.7 版本的。
8. 配置hadoop环境（在master中执行)：这一步需要很仔细，第一篇有些不清楚，可以综合两篇进行配置。
9. 启动、关闭hadoop集群（在master上执行）

2、实验要求&基础知识

项目内容：

1. 用MapReduce算法实现贝叶斯分类器的训练过程，并输出训练模型；
2. 用输出的模型对测试集文档进行分类测试。测试过程可基于单机Java程序，也可以是MapReduce程序。输出每个测试文档的分类结果；
3. 利用测试文档的真实类别，计算分类模型的Precision，Recall和F1值。

实验数据：

数据在 NBCorpus 文件夹中，分为 Country 和Industry 类，这两个文件夹代表不同的分类，点开后又分别为多个子文件夹（这些子文件夹就是数据使用的基本单位了），每个子文件夹代表这个方面的多篇文章，里面的每个 .txt 文件为一篇文章分词后的结果。
后续需将每个类别中的文档随机分为训练集和测试集，训练集占70%，测试集占30%（比例看个人设置）

朴素贝叶斯原理：

实验之所以设置为贝叶斯，是因为 Bayes 不需要多次迭代，而 k-means 需要。

使用朴素贝叶斯方法进行文档分类，需要从给定的类别标签集合 C={c1,c2,…,cj} 中，为待分类文档 d 选择概率最大的标签，即 p(ci | d) 得到使的最大 ci 的作为 d 的分类结果。
可利用如下的贝叶斯公式将分类问题做进一步转化，公式中 p(ci | d) 的为后验概率/条件概率，指给定文档 d 属于类 ci 的概率；p(d | ci) 为似然概率，指给定文档类别 ci，由类别 ci 产生文档 d 的概率；p(ci) 为先验概率，指待分类文档的类别为 ci 的概率；p(d) 此时可看作常量，指词组成文档的概率。

从上述公式中可以看出，p(ci | d) 只与 p(d | ci) 和 p(ci) 有关，为两者的乘积。只需在训练集数据训练得到这两个数据即可。先验概率 p(ci) 的计算公式如下：

为便于计算似然概率 p(d | ci)，假设文档中的每个term都是相互独立的，文档 d 中有 nd 个term：t1,t2,…,tnd，用 tk 表示某个特定的term，则似然概率 p(d | ci) 的计算公式如下：

3、代码步骤

代码在 github 上可以找到，这里贴两个：
https://github.com/ZhangQi1996/hust_cs_bayes
https://github.com/hutushanren/hadoopTask

在main类中定义和实现整个流程，主要分为四部分（仅提供一种思路）：

1. 选择数据集，并将其划分为训练集和测试集。本实验使用的数据集包括四个文件夹，其中每个文件夹名即为类别标签，文件夹下的若干文档都属于该类别。根据比例随机将每个文件夹中的.txt文件分为训练集和测试集两部分。
2. 根据训练集中的数据，统计出每个类的文件数、每个类中各个term的数目，并将结果保存在相应文件中。这里用到了两个MapReduce Job，记为mr1，mr2。根据两个mr统计得到的数据，可以计算出分类预测所需的先验概率和每个类别中term出现的条件概率。具体的输入输出，以及各自的Data Flow示意图如下：
   mr1用来统计训练集中每个类别的文档数目。输入文件是训练集的所有文档（此时不需要读取文件内容），map输出的key为文档类别，value用来计数，都设置为1，可表示为。将输出进行洗牌，合并有相同key值的value，以此作为reduce的输入。reduce输出的key为文档类别，value为该类别文档的总数目，可表示为。
   
   mr2用来统计每个类别中出现的各个term的数目。输入文件也是训练集的所有文档。map输出的key为文档类别和term，value设置为1，表示该term在此文档类别中出现1次，可表示为<, 1>。将输出进行洗牌，合并有相同key值的value，以此作为reduce的输入。reduce输出的key为文档类别和term，value为此类别中该term出现的总次数，可表示为<, TotalCount>。
   
3. 由测试集数据进行预测。先对测试集数据进行处理，然后根据训练得到的结果，求出先验概率和似然概率，计算两者乘积，寻找使后验概率最大的值，以此作为测试集中待分类文档的类别。这里同样用到了两个MapReduce Job，记为mr3，mr4。具体的输入输出，以及各自的Data Flow示意图如下：
   mr3用来处理测试集的数据。输入文件是所有测试集，需读取文档内容（每行一个term）。map的输出key为文档类别和文档名，value为对应的term，可表示为<, Term>。将输出进行洗牌，合并有相同key值的value，以此作为reduce的输入。reduce的输出key仍为文档类别和文档名，value为合并后的所有term拼接成的字符串，可表示为<, String>。
   
   mr4用来预测测试集中文档的类别。在map和reduce之前，需读入mr1和mr2的输出文件，据此计算先验概率和条件概率，并将结果保存在HashMap中。mr4的输入为mr3的输出。map的输出key为文档类名和文档名，value为预测类名和概率，由公式可得其计算过程：根据mr3输出的value中的分词，获取每个term在每个类下的条件概率，然后计算其乘积，可表示为<, >。将输出进行洗牌，合并有相同key值的value，以此作为reduce的输入。reduce的输出key不变，value为最终的预测类别，选取依据为：选取概率最大的预测类名作为该档最终的预测类名，可表示为<, ClassNameMax >
   
4. 对预测结果进行评估。将预测得到的结果和预测集中文档的真实类别相比较，求出精确率precision、召回率recall和F1，据此评价模型的文档分类结果。

4、运行操作

很小白，这里查了很多才明白怎么操作。简单来说，可以有几种方式：

1. 直接在 VMware 里下载 eclipse 或 idea。
2. 在原系统 win 10 中，使用 eclipse 或 idea，联通 VMware 中的 hadoop。
3. 在原系统 win 10 中，使用 eclipse 或 idea，直接打包，拖拽到 VMware 中设置的 master 中。

前两种似乎很难配置，所以用的最后一种。不会的直接搜索怎么 打包maven项目 就可以啦，这一步和hadoop分布式什么的没什么关系。

打包后将生成的 jar包 直接拖拽到 master 中，然后看这个B站的视频学习后面的操作，视频包括 数据的上传 和 jar包的使用（从1:40 看到4:50即可）：Hadoop实战——对单词文本进行统计和排序

就是先在主机上启动 hadoop集群，然后就可以在浏览器中访问 htfs文件系统，再将数据上传到 htfs文件系统（创建文件夹后，上传训练集和测试集数据），最后执行 jar包。

因为要对 数据 和 jar包 进行操作，所以最好先进入存放这些的目录下，避免再添加所在目录。下面是我使用的命令行（仅供参考）：

hadoop fs -mkdir /文件夹名称
hadoop fs -put train /文件夹名称/
hadoop fs -put test /文件夹名称/
hadoop jar bayes.jar com.bayes.Main