Hadoop实战训练————MapReduce实现PageRank算法

经过一段时间的学习，对于Hadoop有了一些了解，于是决定用MapReduce实现PageRank算法，以下简称PR

先简单介绍一下PR算法（摘自百度百科：https://baike.baidu.com/item/google%20pagerank/2465380?fr=aladdin&fromid=111004&fromtitle=pagerank）：

PageRank让链接来"投票"
一个页面的“得票数”由所有链向它的页面的重要性来决定，到一个页面的超链接相当于对该页投一票。一个页面的PageRank是由所有链向它的页面（“链入页面”）的重要性经过递归算法得到的。一个有较多链入的页面会有较高的等级，相反如果一个页面没有任何链入页面，那么它没有等级。
　　2005年初，Google为网页链接推出一项新属性nofollow，使得网站管理员和网站作者可以做出一些Google不计票的链接，也就是说这些链接不算作"投票"。nofollow的设置可以抵制评论垃圾。
假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。如果所有页面都链向A，那么A的PR（PageRank）值将是B，C及D的Pagerank总和。
继续假设B也有链接到C，并且D也有链接到包括A的3个页面。一个页面不能投票2次。所以B给每个页面半票。以同样的逻辑，D投出的票只有三分之一算到了A的PageRank上。
换句话说，根据链出总数平分一个页面的PR值。
最后，所有这些被换算为一个百分比再乘上一个系数。由于“没有向外链接的页面”传递出去的PageRank会是0，所以，Google通过数学系统给了每个页面一个最小值：
说明：在Sergey Brin和Lawrence Page的1998年原文中给每一个页面设定的最小值是1-d，而不是这里的
(1-d)/N。 所以一个页面的PageRank是由其他页面的PageRank计算得到。Google不断的重复计算每个页面的PageRank。如果给每个页面一个随机PageRank值（非0），那么经过不断的重复计算，这些页面的PR值会趋向于稳定，也就是收敛的状态。这就是搜索引擎使用它的原因。
 
通过以上文字，可以总结出以下几点：
1.PR中每个页面都需要需要一个初始值
2.PR算法是一个趋于收敛的无限循环，因此需要一个条件来确定收敛完毕
一般而言收敛条件有以下三种情况：

1、每个页面的PR值和上一次计算的PR相等

2、设定一个差值指标（0.0001）。当所有页面和上一次计算的PR差值平均小于该标准时，则收敛。

3、设定一个百分比（99%），当99%的页面和上一次计算的PR相等

本文将采用第二种方式来实现该算法：

首先定义一个初始互联网环境，如下图所示：
转化为文件则内容如下：

A B D
B C
C A B
D B C

其中每一行的后面的页面为第一个页面的出链（A可以链到B和C）

由于需要统计每个页面的入链页面和出链数，因此需要两个MapReduce，第一个用于统计入链和出链，第二个用于循环统计PR值，代码如下：

package com.tyx.mapreduce.PageRank;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
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.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * Created by tyx on 2017/11/29.
 */
public class RunPageRankJob {

//    统计所有链接的入链
    private static Map<String,String > allInLine = new HashMap<>();
//    统计所有链接的出链
    private static Map<String,Integer> allOutLine = new HashMap<>();
//    统计所有链接的现有pagerank
    private static Map<String,Double> allPageRank = new HashMap<>();
//    统计所有链接计算后的pagerank
    private static Map<String ,Double> allNextPageRank = new HashMap<>();

    public static void main(String[] args) {
        Configuration configuration = new Configuration();
//            configuration.set(KeyValueLineRecordReader.KEY_VALUE_SEPERATOR," ");
        configuration.set("fs.defaultFS", "hdfs://node1:8020");
        configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname", "node1");
//        第一个MapReduce为了统计出每个页面的入链，和每个页面的出链数
        if (run1(configuration)){
            run2(configuration);
        }
    }

    /*
    输入数据：
    A    B    D
    B    C
    C    A    B
    D    B    C*/

    static class AcountOutMapper extends Mapper<Text,Text,Text,Text>{
        @Override
        protected void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//            super.map(key, value, context);
            int num = 0;
//            若A能连接到B，则说明B是A的一条出链
            String[] outLines = value.toString().split("	");
            for (int i=0;i<outLines.length;i++){
                context.write(new Text(outLines[i]),key);
            }
            num = outLines.length;
//            统计出链
            context.write(key,new Text("--"+num));
        }
    }

    static class AcountOutReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//            super.reduce(key, values, context);
//            统计该页面的入链页面
            String outStr = "";
            int sum = 0;
            for (Text text : values){
//                统计出链数目
                if (text.toString().contains("--")){
                    sum += Integer.parseInt(text.toString().replaceAll("--",""));
                }else {
                    outStr += text+"	";
                }
            }
            context.write(key,new Text(outStr+sum));
            allOutLine.put(key.toString(),sum);
            allInLine.put(key.toString(),outStr);
            allPageRank.put(key.toString(),1.0);
        }
    }

    public static boolean run1(Configuration configuration){
        try {
            Job job = Job.getInstance(configuration);
            FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);

            job.setJobName("acountline");

            job.setJarByClass(RunPageRankJob.class);

            job.setMapperClass(AcountOutMapper.class);
            job.setReducerClass(AcountOutReducer.class);
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(Text.class);

            job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

            Path intPath = new Path("/usr/output/pagerank.txt");
            FileInputFormat.addInputPath(job,intPath);


            Path outPath = new Path("/usr/output/acoutline");
            if (fileSystem.exists(outPath)){
                fileSystem.delete(outPath,true);
            }
            FileOutputFormat.setOutputPath(job,outPath);

            boolean f = job.waitForCompletion(true);
            return f;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return false;
    }

    /*第一次MapReduce输出数据：
    A    C
    B    A   C   D
    C    B   D
    D    A*/

    static class PageRankMapper extends Mapper<Text,Text,Text,Text>{
        @Override
        protected void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//            super.map(key, value, context);
            String myUrl = key.toString();
//            取出该页面所有的入链页面
            String inLines = allInLine.get(myUrl);
            context.write(key,new Text(inLines));
        }
    }

    static class PageRankReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text>{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//            super.reduce(key, values, context);
//            后半段求和公式的和 （PR(1)/L(1)…………PR(i)/L(i)
            double sum = 0.0;
            String outStr = "";
            for (Text text : values){
                String[] arr = text.toString().split("	");
                for (int i=0;i<arr.length;i++){
                    outStr += arr[i]+"	";
                    sum += allPageRank.get(arr[i])/allOutLine.get(arr[i]);
                }
            }
//            算出该页面本次的PR结果
            double nowPr = (1-0.85)/allPageRank.size()+0.85*sum;

            allNextPageRank.put(key.toString(),nowPr);
            context.write(key,new Text(outStr));
        }
    }

    public static void run2(Configuration configuration){
        double d = 0.001;
        int i=1;
//        迭代循环趋于收敛
        while (true){
            try {
                configuration.setInt("count",i);
                i++;
                Job job = Job.getInstance(configuration);
                FileSystem fileSystem = FileSystem.get(configuration);

                job.setJobName("pagerank");
                job.setJarByClass(RunPageRankJob.class);
                job.setJobName("Pr"+i);

                job.setMapperClass(PageRankMapper.class);
                job.setReducerClass(PageRankReducer.class);
                job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
                job.setMapOutputValueClass(Text.class);

                job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

                Path intPath = new Path("/usr/output/pagerank.txt");
                if (i>2){
                    intPath = new Path("/usr/output/Pr"+(i-1));
                }
                FileInputFormat.addInputPath(job,intPath);


                Path outPath = new Path("/usr/output/Pr"+i);
                if (fileSystem.exists(outPath)){
                    fileSystem.delete(outPath,true);
                }
                FileOutputFormat.setOutputPath(job,outPath);

                boolean f = job.waitForCompletion(true);
                if (f){
                    System.out.println("job执行完毕");
                    double sum = 0.0;
//                    提取本轮所有页面的PR值和上一轮作比较，
                    for (String key : allPageRank.keySet()){
                        System.out.println(key+"--------------------------"+allPageRank.get(key));
                        sum += Math.abs(allNextPageRank.get(key)-allPageRank.get(key));
                        allPageRank.put(key,allNextPageRank.get(key));
                    }
                    System.out.println(sum);
//                    若平均差小于d则表示收敛完毕
                    if (sum/allPageRank.size()<d){
                        break;
                    }
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

最终结果输入如下：

由图可知在这四个页面组成的互联网集群中，页面C的重要性是最高的

本次操作一共经过了30次循环：

若有不对之处请不吝指教，谢谢

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