基于mapreduce框架的pagerank算法实现

基于MapReduce框架的PageRank算法的实现可以分为以下几个步骤：

1. 链接图的表示：将网页链接关系表示为一个由网页ID和对应链接网页ID组成的二元组，每个网页ID对应一个网页，链接网页ID则为该网页所链接的其他网页ID。

2. 初始权值赋值：将所有网页的初始权值设置为1/N，其中N为网页总数。

3. Map阶段：每个Mapper节点将输入的链接图数据进行解析，输出为一个键值对（网页ID，对应网页ID的初始权值）。

4. Reduce阶段：每个Reducer节点接收来自不同Mapper节点的键值对，对同一网页ID的不同链接进行求和处理，计算该网页的PageRank值。

5. 重复迭代：将每个网页的PageRank值用于下一轮迭代，直到收敛为止。

6. 输出结果：将每个网页的PageRank值按照从大到小的顺序输出，得到排名列表。

需要注意的是，在MapReduce框架中，将PageRank算法分解为Map和Reduce操作的过程可以大大提高计算效率和可扩展性。