海量数据的二度人脉挖掘算法（Hadoop 实现） .

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最近做了一个项目，要求找出二度人脉的一些关系，就好似新浪微博的“你可能感兴趣的人” 中，间接关注推荐；简单描述：即你关注的人中有N个人同时都关注了 XXX 。

在程序的实现上，其实我们要找的是：若 User1 follow了10个人｛User3，User4，User5，... ，User12｝记为集合UF1，那么 UF1中的这些人，他们也有follow的集合，分别是记为： UF3（User3 follow的人），UF4，UF5，...，UF12；而在这些集合肯定会有交集，而由最多集合求交产生的交集，就是我们要找的：感兴趣的人。

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，由于深度已经明确了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，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，这样做的效果不一定就不如基于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。

首先，我的初始数据是文件，每一行为一个follow 关系 ida+‘\t’+idb；表示 ida follow idb。其次，用了2个Map/Reduce任务。

Map/Reduce 1：找出任意一个用户的 follow 集合与被 follow 的集合。如图所示：

代码如下：

Map任务：输出时 key ：间接者 A 的ID ，value：follow 的人的ID 或被follow的人的ID

			 
								01
							
								    public void map(Text key, IntWritable values, Context context) throws IOException,InterruptedException{ 
						
								02
							
								        int value = values.get(); 
						
								03
							
								        //切分出两个用户id 
						
								04
							
								        String[] _key = Separator.CONNECTORS_Pattern.split(key.toString()); 
						
								05
							
								        if(_key.length ==2){ 
						
								06
							
								            //"f"前缀表示 follow；"b" 前缀表示 被follow 
						
								07
							
								            context.write(new Text(_key[0]), new Text("f"+_key[1])); 
						
								08
							
								            context.write(new Text(_key[1]), new Text("b"+_key[0])); 
						
								09
							
								10
							
								11
							
								        } 
						
								12
							
								    }

Reduce任务：输出时 key ：间接者 A 的ID ， value为两个String，第一个而follow的所有人（用分割符分割），第二个为被follow的人（同样分割）

				
								01
							
								    protected void reduce(Text key, Iterable<TextPair> pairs, Context context) 
						
								02
							
								     throws IOException,InterruptedException{ 
						
								03
							
								        StringBuilder first_follow = new StringBuilder(); 
						
								04
							
								        StringBuilder second_befollow = new StringBuilder(); 
						
								05
							
								06
							
								        for(TextPair pair: pairs){ 
						
								07
							
								            String id = pair.getFirst().toString(); 
						
								08
							
								            String value = pair.getSecond().toString(); 
						
								09
							
								            if(id.startsWith("f")){ 
						
								10
							
								                first_follow.append(id.substring(1)).append(Separator.TABLE_String); 
						
								11
							
								            } else if(id.startsWith("b")){ 
						
								12
							
								                second_befollow.append(id.substring(1)).append(Separator.TABLE_String); 
						
								13
							
								            } 
						
								14
							
								        } 
						
								15
							
								16
							
								        context.write(key, new TextPair(first_follow.toString(),second_befollow.toString())); 
						
								17
							
								    }

其中Separator.TABLE_String为自定义的分隔符；TextPair为自定义的 Writable 类，让一个key可以对应两个value，且这两个value可区分。

Map/Reduce 2：在上一步关系中，若B follow A，而 A follow T ，则可以得出 T 为 B 的二度人脉，且间接者为A ，于是找出相同二度人脉的不同间接人。如图所示：

代码如下：

Map 任务：输出时 key 为由两个String 记录的ID表示的二度人脉关系，value 为这个二度关系产生的间接人的ID

			 
								01
							
								public void map(Text key, TextPair values, Context context) throws IOException,InterruptedException{ 
						
								02
							
								       //Map<String, String> first_follow = new HashMap<String, String>(); 
						
								03
							
								       //Map<String, String> second_befollow = new HashMap<String, String>(); 
						
								04
							
								       //String _key = key.toString(); 
						
								05
							
								       String[] follow = values.getFirst().toString().split(Separator.TABLE_String); 
						
								06
							
								07
							
								       String[] befollow = values.getSecond().toString().split(Separator.TABLE_String); 
						
								08
							
								09
							
								       for(String f : follow){ 
						
								10
							
								           for(String b : befollow){ 
						
								11
							
								                //避免自己关注自己 
						
								12
							
								               if(!f.equals(b)){ 
						
								13
							
								                   context.write(new TextPair(f.getKey() ,b.getKey()), new Text(key)); 
						
								14
							
								               } 
						
								15
							
								           } 
						
								16
							
								       } 
						
								17
							
								 }

Reduce任务：输出时 key 仍然为二度人脉关系， value 为所有间接人的ID以逗号分割。

			 
								01
							
								protected void reduce(TextPair key, Iterable<Text> values, Context context) 
						
								02
							
								    throws IOException, InterruptedException { 
						
								03
							
								04
							
								    StringBuilder resutl = new StringBuilder(); 
						
								05
							
								    for (Text text : values){ 
						
								06
							
								        resutl.append(text.toString()).append(","); 
						
								07
							
								    } 
						
								08
							
								09
							
								    context.write(key, new Text(resutl.toString())); 
						
								10
							
								}

到这步，二度人脉关系基本已经挖掘出来，后续的处理就很简单了，当然也可以基于二度人脉挖掘三度，四度：）

(责任编辑：IT)

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