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PageRank算法并行实现(二)

东方神剑
 东方神剑
发布于 2014/11/26 13:45
字数 1007
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4). PageRank计算: PageRank.java

pagerank-step1

矩阵解释:

  • 实现邻接与PR矩阵的乘法

  • map以邻接矩阵的行号为key,由于上一步是输出的是列,所以这里需要转成行

  • reduce计算得到未标准化的特征值

新建文件: PageRank.java

package org.conan.myhadoop.pagerank;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.conan.myhadoop.hdfs.HdfsDAO;
public class PageRank {
    public static class PageRankMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        private String flag;// tmp1 or result
        private static int nums = 4;// 页面数
        @Override
        protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            FileSplit split = (FileSplit) context.getInputSplit();
            flag = split.getPath().getParent().getName();// 判断读的数据集
        }
        @Override
        public void map(LongWritable key, Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            System.out.println(values.toString());
            String[] tokens = PageRankJob.DELIMITER.split(values.toString());
            if (flag.equals("tmp1")) {
                String row = values.toString().substring(0,1);
                String[] vals = PageRankJob.DELIMITER.split(values.toString().substring(2));// 矩阵转置
                for (int i = 0; i < vals.length; i++) {
                    Text k = new Text(String.valueOf(i + 1));
                    Text v = new Text(String.valueOf("A:" + (row) + "," + vals[i]));
                    context.write(k, v);
                }
            } else if (flag.equals("pr")) {
                for (int i = 1; i <= nums; i++) {
                    Text k = new Text(String.valueOf(i));
                    Text v = new Text("B:" + tokens[0] + "," + tokens[1]);
                    context.write(k, v);
                }
            }
        }
    }
    public static class PageRankReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            Map<Integer, Float> mapA = new HashMap<Integer, Float>();
            Map<Integer, Float> mapB = new HashMap<Integer, Float>();
            float pr = 0f;
            for (Text line : values) {
                System.out.println(line);
                String vals = line.toString();
                if (vals.startsWith("A:")) {
                    String[] tokenA = PageRankJob.DELIMITER.split(vals.substring(2));
                    mapA.put(Integer.parseInt(tokenA[0]), Float.parseFloat(tokenA[1]));
                }
                if (vals.startsWith("B:")) {
                    String[] tokenB = PageRankJob.DELIMITER.split(vals.substring(2));
                    mapB.put(Integer.parseInt(tokenB[0]), Float.parseFloat(tokenB[1]));
                }
            }
            Iterator iterA = mapA.keySet().iterator();
            while(iterA.hasNext()){
                int idx = iterA.next();
                float A = mapA.get(idx);
                float B = mapB.get(idx);
                pr += A * B;
            }
            context.write(key, new Text(PageRankJob.scaleFloat(pr)));
            // System.out.println(key + ":" + PageRankJob.scaleFloat(pr));
        }
    }
    public static void run(Map<String, String> path) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        JobConf conf = PageRankJob.config();
        String input = path.get("tmp1");
        String output = path.get("tmp2");
        String pr = path.get("input_pr");
        HdfsDAO hdfs = new HdfsDAO(PageRankJob.HDFS, conf);
        hdfs.rmr(output);
        Job job = new Job(conf);
        job.setJarByClass(PageRank.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setMapperClass(PageRankMapper.class);
         job.setReducerClass(PageRankReducer.class);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input), new Path(pr));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));
        job.waitForCompletion(true);
        hdfs.rmr(pr);
        hdfs.rename(output, pr);
    }
}

5). PR标准化: Normal.java

normal-step1

矩阵解释:

  • 对PR的计算结果标准化,让所以PR值落在(0,1)区间

新建文件:Normal.java

package org.conan.myhadoop.pagerank;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.conan.myhadoop.hdfs.HdfsDAO;
public class Normal {
    public static class NormalMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        Text k = new Text("1");
        @Override
        public void map(LongWritable key, Text values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            System.out.println(values.toString());
            context.write(k, values);
        }
    }
    public static class NormalReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            List vList = new ArrayList();
            float sum = 0f;
            for (Text line : values) {
                vList.add(line.toString());
                String[] vals = PageRankJob.DELIMITER.split(line.toString());
                float f = Float.parseFloat(vals[1]);
                sum += f;
            }
            for (String line : vList) {
                String[] vals = PageRankJob.DELIMITER.split(line.toString());
                Text k = new Text(vals[0]);
                float f = Float.parseFloat(vals[1]);
                Text v = new Text(PageRankJob.scaleFloat((float) (f / sum)));
                context.write(k, v);
                System.out.println(k + ":" + v);
            }
        }
    }
    public static void run(Map<String, String> path) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
        JobConf conf = PageRankJob.config();
        String input = path.get("input_pr");
        String output = path.get("result");
        HdfsDAO hdfs = new HdfsDAO(PageRankJob.HDFS, conf);
        hdfs.rmr(output);
        Job job = new Job(conf);
        job.setJarByClass(Normal.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        job.setMapperClass(NormalMapper.class);
        job.setReducerClass(NormalReducer.class);
        job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
        job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output));
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

6). 启动程序: PageRankJob.java

新建文件:PageRankJob.java

package org.conan.myhadoop.pagerank;
import java.text.DecimalFormat;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.regex.Pattern;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
public class PageRankJob {
    public static final String HDFS = "hdfs://192.168.1.210:9000";
    public static final Pattern DELIMITER = Pattern.compile("[\t,]");
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, String> path = new HashMap<String, String>();
        path.put("page", "logfile/pagerank/page.csv");// 本地的数据文件
        path.put("pr", "logfile/pagerank/pr.csv");// 本地的数据文件
        path.put("input", HDFS + "/user/hdfs/pagerank");// HDFS的目录
        path.put("input_pr", HDFS + "/user/hdfs/pagerank/pr");// pr存储目
        path.put("tmp1", HDFS + "/user/hdfs/pagerank/tmp1");// 临时目录,存放邻接矩阵
        path.put("tmp2", HDFS + "/user/hdfs/pagerank/tmp2");// 临时目录,计算到得PR,覆盖input_pr
        path.put("result", HDFS + "/user/hdfs/pagerank/result");// 计算结果的PR
        try {
            AdjacencyMatrix.run(path);
            int iter = 3;
            for (int i = 0; i < iter; i++) {// 迭代执行
                PageRank.run(path);
            }
            Normal.run(path);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.exit(0);
    }
    public static JobConf config() {// Hadoop集群的远程配置信息
        JobConf conf = new JobConf(PageRankJob.class);
        conf.setJobName("PageRank");
        conf.addResource("classpath:/hadoop/core-site.xml");
        conf.addResource("classpath:/hadoop/hdfs-site.xml");
        conf.addResource("classpath:/hadoop/mapred-site.xml");
        return conf;
    }
    public static String scaleFloat(float f) {// 保留6位小数
        DecimalFormat df = new DecimalFormat("##0.000000");
        return df.format(f);
    }
}

本文转载自:http://blog.fens.me/algorithm-pagerank-mapreduce/

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