花星辞. 2024-06-14 08:50 采纳率: 0%
浏览 12
已结题

Hadoop:好友推荐

根据“好友关系.txt”数据,利用Hadoop平台,实现好友推荐与可视化显示。 要求:通过MapReduce分析两人是否认识,并推荐为好友。
(1)推荐者和被推荐者一定有一个或多个相同的好友
(2)全局去寻找好友列表中两两关系
(3)统计两两关系出现次数
(4)加载Hbase、Hive等软件,并说明
API
(1)map:按好友列表输出两两关系
(2)reduce:对两两关系进行求和

  • 写回答

13条回答 默认 最新

  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-14 08:50
    关注

    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    要实现基于Hadoop平台的好友推荐系统,我们可以通过MapReduce框架来处理大量用户的好友关系数据,找出共同好友最多的潜在好友推荐对。下面是一个详细的步骤和代码示例,用于完成这个任务。

    步骤 1: MapReduce Job 设计

    Mapper

    Mapper的输入是用户及其好友列表。Mapper的任务是将每一对可能的好友组合输出,作为键值对(<UserA, UserB>, 1)的形式,其中UserA和UserB都是用户ID。为了确保每个组合只计算一次,可以确保UserA的ID小于UserB的ID。

    import java.io.IOException;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
    
    public class FriendRecommendationMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
    
        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] parts = value.toString().split("\t");
            String userId = parts[0];
            String[] friends = parts[1].split(",");
            for (int i = 0; i < friends.length; i++) {
                for (int j = i + 1; j < friends.length; j()) {
                    if (friends[i].compareTo(friends[j]) < 0) {
                        word.set(friends[i] + "," + friends[j]);
                    } else {
                        word.set(friends[j] + "," + friends[i]);
                    }
                    context.write(word, one);
                }
            }
        }
    }
    

    Reducer

    Reducer接收来自Mapper的键值对,对于每个唯一的键(即用户对),它将计算这些键出现的总次数,这代表了两个用户之间共享的朋友数量。

    import java.io.IOException;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
    
    public class FriendRecommendationReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
    
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
    

    步骤 2: Hadoop Job 设置

    在实际环境中,你需要设置一个Hadoop Job来运行上述Mapper和Reducer。这包括指定输入和输出路径,以及配置Job参数。

    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 FriendRecommendationDriver {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Configuration conf = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(conf, "friend recommendation");
            job.setJarByClass(FriendRecommendationDriver.class);
            job.setMapperClass(FriendRecommendationMapper.class);
            job.setReducerClass(FriendRecommendationReducer.class);
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
            System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
        }
    }
    

    步骤 3: 使用HBase 或 Hive

    完成MapReduce作业后,结果可以存储在HBase中以供实时查询,或者导入到Hive中进行更复杂的SQL查询和分析。

    加载到HBase

    使用HBase的Put操作将结果写入表中。

    加载到Hive

    创建一个Hive表并使用LOAD DATA INPATH命令将结果文件加载到Hive表中。

    结果可视化

    最后,可以使用任何可视化工具(如Tableau、Gephi或自定义Web应用)来展示推荐的好友关系,通常以图形网络的形式展示。

    以上代码和步骤应帮助你构建一个基于Hadoop的好友推荐系统。注意,实际部署时需要根据你的Hadoop集群配置和具体需求调整代码和参数。

    评论 编辑记录

报告相同问题?

问题事件

  • 已结题 (查看结题原因) 6月14日
  • 创建了问题 6月14日

悬赏问题

  • ¥15 c# ReportDocument 类执行方法PrintToPrinter()方法时报错
  • ¥15 关于#python#的问题
  • ¥15 主机可以ping通路由器但是连不上网怎么办
  • ¥15 数据库一张以时间排好序的表中,找出多次相邻的那些行
  • ¥50 关于DynamoRIO处理多线程程序时候的问题
  • ¥15 kubeadm部署k8s出错
  • ¥15 Abaqus打不开cae文件怎么办?
  • ¥20 双系统开机引导中windows系统消失问题?
  • ¥15 小程序准备上线,软件开发公司需要提供哪些资料给甲方
  • ¥15 关于生产日期批次退货退款,库存回退的问题