mapreduce实现pagerank算法

MapReduce实现PageRank算法的具体步骤如下：

1. 读取包含网页链接关系的输入文件，其中每行表示一个页面及其链接的列表。
2. 在Map阶段中，对于每个页面，将其链接关系分解成<页面ID, 链接出去的页面ID列表>的形式，由Map函数输出。
3. 在Reduce阶段中，对于每个页面，将所有链接到该页面的页面ID列表合并为一个列表，然后计算该页面的PageRank值，由Reduce函数输出。
4. 重复迭代以上步骤，直到PageRank值收敛或达到预定迭代次数为止。
5. 将计算得到的PageRank值按照降序排序，输出排名前K的页面。

其中，计算PageRank值的公式为：PR(p) = (1-d) + d * (PR(t1)/C(t1) + PR(t2)/C(t2) + ... + PR(tn)/C(tn))，其中，PR(p)表示页面p的PageRank值，d为阻尼系数（通常取值为0.85），ti表示指向页面p的页面，Ci表示页面ti的出度。