使用hadoop分离NetflixPrize训练集和预测集

    使用过NetflixPrize数据集的同学一定知道，NetflixPrize的Probe数据是包含在历史数据中的。做训练当然要将预测数据集分离出来～
    一直在使用Hadoop平台，所以写了一个hadoop程序将Probe提取出来：
1)写了一个自定义的Writable，在MapReduce的排序中比较有用，使用Text的排序感觉很不爽。
2)使用到了两个比较实用的方法：
  在新版的API中 org.apache.hadoop.mapreduce中，这两个函数是

  void setup(Context context) 
  void cleanup (Context context)

    自定义的Mapper和Reducer都可以继承这两个方法。setup在数据处理前调用一次，所以在这里你可以做一些数据的加载或初始化；cleanup是在数据处理后调用一次，可以用来收集一些你觉得有用的数据和你想做的事情:-)
    在 Hadoop的新版的API中源代码里，你可以比较清楚地看到Mapper和Reducer的工作过程，参见org.apache.hadoop.mapreduce.mapper和org.apache.hadoop.mapreduce.reducer。
    在 Hadoop的旧版的API中，你可以直接看到的就不多了~ 新版本的API给使用者更多的执行细节，这样会给开发带来了很大的便利，所以Hadoop开发者还是比较推荐新版API的。不过旧版本的API也有完成相同功能的函数

    void configure(JobConf job);
    void close()

    configure在数据处理前调用一次,close是在数据处理后调用一次。

    言归正传，开始处理数据集。
    1.数据集是以小文件的形式存在 training_set文件夹下，hadoop不太擅长处理大量的小文件，所以我们可以使用脚本将小文件合并一下（在附件中）。个人感觉脚本效果比hadoop处理效果好一些:-)，大家也可以试试hadoop的方法合并。可以参考 http://coderplay.javaeye.com/blog/468623
    脚本使用方法： ./preprocess.sh training_set
    2.上传到HDFS上：

    mkdir netfix_all
    cp netflix.data netflix_all/
    hadoop fs -put netflix_all Netflix_All

    3.使用 hadoop 分离预测集。
    1) 自己写了一个UserItem类，比较简单，可以参考《hadoop权威指南》中的TextPair类来写。不过需要注意的是,你使用的是 org.apache.hadoop.mapreduce 还是  org.apache.hadoop.mapred的API（旧版本API），使用旧版本的话注意在自定义的类中还要加上一个方法 public static UserItem read(DataInput in)，这个在书上是没有的，假如你都采用 org.apache.hadoop.mapreduce的API,是没有问题的。采用 org.apache.hadoop.mapred的API的话，这个方法就应该加上，否则执行时会出问题。
    2) 预测集分离分为两道MapReduce任务：第一道直接输出训练集，将预测集保存在容器中，在Map任务结束后以mapid为文件名保存预测集到本地。第二道任务将预测集合并成一个文件。
    OK，完成！附上脚本和代码~