一、问题定义
我在网上找了些，关于二度人脉算法的实现，大部分无非是通过广度搜索算法来查找，犹豫深度已经明确了2以内；这个算法其实很简单，第一步找到你关注的人；第二步找到这些人关注的人，最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人（频率这块没完成），即完成。
但如果有千万级别的用户，那在运算时，就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中，计算的时候依次查找；先说明下我没有明确的诊断对比，这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好；只是自己，想用hadoop实现下，最近也在学；若有不足的地方还请指点。
任务是求其其中的二度人脉、潜在好友，也就是如下图：
比如I认识C、G、H，但C不认识G，那么C-G就是一对潜在好友，但G-H早就认识了，因此不算为潜在好友。
那么一个关键问题是如何输入输入。
首先是五项五环图，可以看出共有13条边，那么输入数据也有13条就够了，比如说先输入AB，那么轮到b时候就不输入BA了，级变速如也没关系，因为会去重。
二、原理分析
首先，我们进行第一个MapReduce，同样是一个输入行，产生一对互逆的关系，压入context，例如Tom Lucy这个输入行就在Map阶段搞出Tom Lucy-Lucy Tom这样的互逆关系。之后Map-reduce会自动对context中相同的key合并在一起。例如由于存在Tom Lucy、Tom Jack，显然会产生一个Tom:{Lucy,Jack}，这是Reduce阶段以开始的键值对。这个键值对相当于Tom所认识的人。先进行如下的输出，潜在好友显然会在{Lucy,Jack}这个Tom所认识的人产生，对这个数组做笛卡尔乘积，形成关系：{<Lucy,Lucy>,<Jack,Jack>,<Lucy,Jack>,<Jack,Lucy>}，也就是<Lucy,Lucy>这类无意义的剔除，<Lucy,Jack>,<Jack,Lucy>认定为一个关系，将剩余关系进行如下的输出。
不过计算笛卡尔积就像双重for对同一个数组，重复计算了一半，怎么减少了，我程序里是HashSet，第二重如何从第一宠Set的iterator哪里开始呢。
三、代码
3.1 Mapper
package friends;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class Deg2FriendMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
// "\t"表示制表符
//StringTokenizer st = new StringTokenizer(line,",");
//while(st.hasMoreTokens())
//用while循环的时候是一行有很多才需要
String[] ss = line.split(",");
context.write(new Text(ss[0]), new Text(ss[1]));
context.write(new Text(ss[1]), new Text(ss[0]));
}
}
3.2 Reducer
package friends;
import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class Deg2Reducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// process values
//首先是key相同的合并,同时取出value笛卡尔积之后的重复关系
Set<String> set = new HashSet<String>();
for (Text t : value) {//相同key合并
//但是为什么用HashSet，因为Map里面谢了反响关系，比如 对于A节点，谢了AB，BA，
//对于B节点，谢了BA，AB，那么A开头的有两次AB,去重，
//为什么要for循环 因为A可能有很多朋友
//
set.add(t.toString());
}
if(set.size()>=2) {//否则说明只有一度好友关系
//对value的值做笛卡尔积
Iterator<String> iter = set.iterator();
while(iter.hasNext()) {
String name = iter.next();
//iterator写成for循环的话 第三个条件没有 否则for内娶不到元素
for(Iterator<String> iter2 = set.iterator();iter2.hasNext();) {
String name2 = iter2.next();
if(!name2.equals(name)) {//相同元素不算关系
context.write(new Text(name), new Text(name2));
}
}
}
}
}
}
3.2 Main
package friends;
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 Deg2Main {
public static void main(String[] args) throws Exception{
// TODO Auto-generated method stub
Configuration conf = new Configuration(); //对应于mapred-site.xml
Job job = new Job(conf,"Deg2MR");
job.setJarByClass(Deg2Main.class);
job.setMapperClass(Deg2FriendMapper.class);
job.setReducerClass(Deg2Reducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);
job.setNumReduceTasks(1);
//"/in"解析不了 提示文件不存在 因为把他们认为是本地文件了 因为有个 file:/
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://192.168.58.180:8020/MLTest/Deg2MR/Deg2MR.txt"));
//输出文件不能存在
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://192.168.58.180:8020/MLTest/Deg2MR/Deg2Out"));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
3.4 日志
m:org.apache.hadoop.mapreduce.Job.updateStatus(Job.java:323) INFO - Job job_local1127799899_0001 completed successfully DEBUG - PrivilegedAction as:hxsyl (auth:SIMPLE) from:org.apache.hadoop.mapreduce.Job.getCounters(Job.java:765) INFO - Counters: 38 File System Counters FILE: Number of bytes read=740 FILE: Number of bytes written=509736 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=132 HDFS: Number of bytes written=206 HDFS: Number of read operations=13 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=4 Map-Reduce Framework Map input records=13 Map output records=26 Map output bytes=106 Map output materialized bytes=164 Input split bytes=116 Combine input records=0 Combine output records=0 Reduce input groups=10 Reduce shuffle bytes=164 Reduce input records=26 Reduce output records=50 Spilled Records=52 Shuffled Maps =1 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=1 GC time elapsed (ms)=3 CPU time spent (ms)=0 Physical memory (bytes) snapshot=0 Virtual memory (bytes) snapshot=0 Total committed heap usage (bytes)=456130560 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=66 File Output Format Counters Bytes Written=206 DEBUG - PrivilegedAction as:hxsyl (auth:SIMPLE) from:org.apache.hadoop.mapreduce.Job.updateStatus(Job.java:323) DEBUG - stopping client from cache: org.apache.hadoop.ipc.Client@37afeb11 DEBUG - removing client from cache: org.apache.hadoop.ipc.Client@37afeb11 DEBUG - stopping actual client because no more references remain: org.apache.hadoop.ipc.Client@37afeb11 DEBUG - Stopping client DEBUG - IPC Client (521081105) connection to /192.168.58.180:8020 from hxsyl: closed DEBUG - IPC Client (521081105) connection to /192.168.58.180:8020 from hxsyl: stopped, remaining connections 0
3.5 输出
B H H B A C C A B D B F B I D B D F D I F B F D F I I B I D I F C E C F E C E F F C F E D F F D C D C E C G D C D E D G E C E D E G G C G D G E F H F I H F H I I F I H A G A I G A G I I A I G G H H G
四、思考
4.1 单向
类似父子关系找爷孙关系，或者是关注关系或者follow关系，那么Mapper阶段不相互存入就可。
4.2 你最受欢迎的二度人脉
简单描述：即你关注的人中有N个人同时都关注了 XXX 。
4.3 Set遍历
双重iterator便利HashSet，第二重如何从第一宠Set的iterator哪里开始呢。这样可以少算一倍，应该可以吧set转为数数组吧。
不过这样也好，A是B的二度，那么B也是A的二度....
4.4 另外
一开始reducer里写错了，set.add(toString.toString())，竟然没报错，没有toString这个变量。然后日志是reducer阶段没有任何写入。
五、参考文献
http://blog.csdn.net/yongh701/article/details/50630498
http://blog.csdn.net/u013926113/article/details/51539306
https://my.oschina.net/BreathL/blog/75112
