解释此段代码:public class CarCountReduce extends Reducer<Text, LongWritable,Text, DoubleWritable> { Map<String,Long> maps = new HashMap<String, Long>(); double all=0; @Override protected void reduce(Text key, Iterable<LongWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { long sum = 0; for (LongWritable value : values) { sum+=value.get();//对每个品牌的销售数量进行累加求和 } all += sum; maps.put(key.toString(),sum); } @Override protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException { Set<String> keySet = maps.keySet(); for (String key : keySet) { Long val = maps.get(key); double percent = val/all; context.write(new Text(key),new DoubleWritable(percent)); } } }
时间: 2024-01-13 07:02:49 浏览: 32
这段代码是Hadoop MapReduce程序中的一个Reducer类的实现,它的作用是将不同类型车辆的数量统计结果按照比例输出。
这个Reducer类继承了Hadoop中的Reducer类,并覆盖了其中的reduce函数和cleanup函数。
在reduce函数中,输入参数key表示车辆类型("乘用车"或"商用车"),values表示同一类型的车辆数量。通过遍历values,将同一类型车辆的数量进行累加求和,并将结果存储在maps中。
在cleanup函数中,遍历maps中的所有键值对,计算每种类型车辆的数量占总车辆数量的比例,并将结果输出。具体来说,首先获取maps中所有的键,然后遍历这些键,分别计算每种类型车辆的数量占总车辆数量的比例,将结果输出。
其中,all变量表示总车辆数量,它的值在reduce函数中进行累加;maps变量是一个Map对象,用来存储每种车辆类型的数量;percent变量是每种车辆类型的数量占总车辆数量的比例。最终,输出的键是车辆类型,值是车辆类型数量占总车辆数量的比例。
相关问题
用Java代码实现
好的,下面是用 Java 代码实现的详细步骤。
### 数据预处理
首先,我们需要将原始数据转换为 MapReduce 可以处理的格式。假设原始数据格式如下:
```
UserA:FriendB,FriendC,FriendD
UserB:FriendC,FriendD,FriendE
UserC:FriendD,FriendE,FriendF
...
```
我们可以使用如下代码将其转换为 MapReduce 可以处理的格式:
```java
public static class PreprocessMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] line = value.toString().split(":");
String user = line[0];
String[] friends = line[1].split(",");
for (String friend : friends) {
context.write(new Text(friend), new Text(user));
}
}
}
public static class PreprocessReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Text value : values) {
sb.append(value.toString()).append(",");
}
sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);
context.write(key, new Text(sb.toString()));
}
}
```
这个代码将每个好友作为键,该好友的用户列表作为值,输出键值对。输出的格式如下:
```
FriendB UserA
FriendB UserC
FriendC UserA
FriendC UserB
FriendD UserA
FriendD UserB
FriendD UserC
FriendE UserB
FriendE UserC
FriendF UserC
...
```
### MapReduce 任务
接下来,我们需要实现推荐算法,并生成推荐结果。具体实现可以分为两轮 MapReduce 任务。
#### 第一轮 MapReduce
第一轮 MapReduce 的目的是将每个用户的好友列表作为键,该用户作为值,生成倒排索引。具体实现可以使用如下代码:
```java
public static class FirstMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] line = value.toString().split("\\s+");
String user = line[0];
String[] friends = line[1].split(",");
for (String friend : friends) {
context.write(new Text(friend), new Text(user));
}
}
}
public static class FirstReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Text value : values) {
sb.append(value.toString()).append(",");
}
sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);
context.write(key, new Text(sb.toString()));
}
}
```
这个代码将每个好友作为键,该好友的用户列表作为值,输出键值对。输出的格式如下:
```
FriendB UserA,UserC
FriendC UserA,UserB
FriendD UserA,UserB,UserC
FriendE UserB,UserC
FriendF UserC
...
```
接下来,我们需要对这个倒排索引进行处理,找出每个用户的好友的好友,并计算这些好友的共同好友数量。具体实现可以使用如下代码:
```java
public static class SecondMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] line = value.toString().split("\\s+");
String friend = line[0];
String[] users = line[1].split(",");
for (int i = 0; i < users.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < users.length; j++) {
context.write(new Text(users[i] + "," + users[j]), new Text(friend));
}
}
}
}
public static class SecondReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Set<String> friendSet = new HashSet<>();
for (Text value : values) {
friendSet.add(value.toString());
}
String[] users = key.toString().split(",");
int commonFriends = 0;
for (String friend : friendSet) {
if (context.getConfiguration().get("user." + users[0]).indexOf(friend) < 0
&& context.getConfiguration().get("user." + users[1]).indexOf(friend) < 0) {
commonFriends++;
}
}
context.write(key, new IntWritable(commonFriends));
}
}
```
这个代码将每个用户的好友的好友作为键,该用户作为值,输出键值对。同时,计算这些好友的共同好友数量,并输出键值对。输出的格式如下:
```
UserA,UserB FriendD 2
UserA,UserB FriendE 1
UserA,UserC FriendB 1
UserA,UserC FriendD 1
UserA,UserC FriendE 1
...
```
#### 第二轮 MapReduce
第二轮 MapReduce 的目的是对于每个用户,找出其好友的好友,并计算这些好友的共同好友数量。具体实现可以使用如下代码:
```java
public static class ThirdMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] line = value.toString().split("\\s+");
String[] users = line[0].split(",");
String friend = line[1];
context.write(new Text(users[0]), new Text(friend + "," + users[1]));
context.write(new Text(users[1]), new Text(friend + "," + users[0]));
}
}
public static class ThirdReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Map<String, Set<String>> friendMap = new HashMap<>();
for (Text value : values) {
String[] line = value.toString().split(",");
String friend = line[0];
String user = line[1];
if (!friendMap.containsKey(friend)) {
friendMap.put(friend, new HashSet<>());
}
friendMap.get(friend).add(user);
}
String[] friends = friendMap.keySet().toArray(new String[friendMap.size()]);
for (int i = 0; i < friends.length; i++) {
for (int j = i + 1; j < friends.length; j++) {
int commonFriends = 0;
Set<String> set1 = friendMap.get(friends[i]);
Set<String> set2 = friendMap.get(friends[j]);
for (String user : set1) {
if (set2.contains(user)) {
commonFriends++;
}
}
if (commonFriends > 0) {
String newFriend = friends[j];
if (context.getConfiguration().get("user." + key.toString()).indexOf(newFriend) < 0) {
context.write(new Text(newFriend), new IntWritable(commonFriends));
}
}
}
}
}
}
```
这个代码将每个用户作为键,其好友的好友作为值,输出键值对。同时,计算这些好友的共同好友数量,并输出键值对。输出的格式如下:
```
UserA FriendE 1
UserA FriendF 1
UserB FriendA 2
UserB FriendF 1
UserC FriendB 1
...
```
### 排序并输出
最后,我们需要将推荐结果按照共同好友数量降序排列,并输出前 N 个用户作为该用户的新好友。具体方法是,在第二轮 Reduce 阶段中,将所有的键值对保存到一个列表中,然后按照共同好友数量降序排列,最后输出前 N 个用户作为该用户的新好友。具体实现可以使用如下代码:
```java
public static class FourthMapper extends Mapper<LongWritable, Text, NullWritable, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
context.write(NullWritable.get(), value);
}
}
public static class FourthReducer extends Reducer<NullWritable, Text, Text, IntWritable> {
public void reduce(NullWritable key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
List<Pair<String, Integer>> list = new ArrayList<>();
for (Text value : values) {
String[] line = value.toString().split("\\s+");
String friend = line[0];
int commonFriends = Integer.parseInt(line[1]);
list.add(new Pair<>(friend, commonFriends));
}
list.sort((a, b) -> b.getValue().compareTo(a.getValue()));
int n = context.getConfiguration().getInt("n", 10);
for (int i = 0; i < Math.min(n, list.size()); i++) {
Pair<String, Integer> pair = list.get(i);
context.write(new Text(pair.getKey()), new IntWritable(pair.getValue()));
}
}
}
```
这个代码将推荐结果保存到一个列表中,然后按照共同好友数量降序排列,并输出前 N 个用户作为该用户的新好友。输出的格式如下:
```
FriendA 2
FriendB 1
FriendC 1
FriendD 1
FriendE 1
...
```
### Job 链接
最后,我们需要将这些模块链接在一起,形成一个完整的 MapReduce 任务。具体实现可以使用如下代码:
```java
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job1 = Job.getInstance(conf, "preprocess");
job1.setJarByClass(Recommendation.class);
job1.setMapperClass(PreprocessMapper.class);
job1.setReducerClass(PreprocessReducer.class);
job1.setOutputKeyClass(Text.class);
job1.setOutputValueClass(Text.class);
FileInputFormat.addInputPath(job1, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job1, new Path(args[1]));
job1.waitForCompletion
编写基于Hadoop的商品推荐系统代码
基于Hadoop的商品推荐系统需要使用协同过滤算法来实现,以下是一个简单的示例代码:
1. 数据准备
首先需要准备用户行为数据,一般包括用户ID、商品ID和评分等信息。将数据放入HDFS中,例如:
```
/user/behavior_data/user1,item1,5
/user/behavior_data/user1,item2,3
/user/behavior_data/user2,item1,4
/user/behavior_data/user2,item2,2
```
2. MapReduce作业
使用MapReduce作业实现协同过滤算法,这里以基于物品的协同过滤为例。具体步骤如下:
- Map阶段:将输入数据按照商品ID进行分组,输出<商品ID, (用户ID, 评分)>键值对。
- Reduce阶段:对于每一个商品ID,计算与其相似度最高的K个商品,并输出<商品ID, 相似商品ID列表>键值对。
代码示例:
Map阶段:
```
public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
private Text outKey = new Text();
private Text outValue = new Text();
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] tokens = value.toString().split(",");
String user = tokens[0];
String item = tokens[1];
String rating = tokens[2];
outKey.set(item);
outValue.set(user + "," + rating);
context.write(outKey, outValue);
}
}
```
Reduce阶段:
```
public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
private Text outValue = new Text();
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Map<String, Integer> ratings = new HashMap<>();
for (Text value : values) {
String[] tokens = value.toString().split(",");
String user = tokens[0];
int rating = Integer.parseInt(tokens[1]);
ratings.put(user, rating);
}
List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<>(ratings.entrySet());
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}
});
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < K; i++) {
sb.append(list.get(i).getKey()).append(",");
}
outValue.set(sb.toString());
context.write(key, outValue);
}
}
```
3. 推荐结果输出
将Reduce阶段的输出结果存储在HDFS中,作为推荐系统的输入数据。然后根据用户的历史行为数据和推荐结果,计算出最终的推荐商品列表。
代码示例:
```
public List<String> getRecommendations(String user) {
List<String> items = new ArrayList<>();
Map<String, Integer> ratings = new HashMap<>();
// 读取用户历史行为数据
Path path = new Path("/user/behavior_data/" + user);
FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());
if (fs.exists(path)) {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fs.open(path)));
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
String[] tokens = line.split(",");
String item = tokens[1];
int rating = Integer.parseInt(tokens[2]);
ratings.put(item, rating);
}
br.close();
}
// 读取推荐结果
Path path2 = new Path("/user/recommendation_data/" + user);
if (fs.exists(path2)) {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(fs.open(path2)));
String line;
while ((line = br.readLine()) != null) {
String[] tokens = line.split(",");
for (String item : tokens) {
if (!ratings.containsKey(item)) {
items.add(item);
}
}
}
br.close();
}
return items;
}
```
以上是一个简单的基于Hadoop的商品推荐系统示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。