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。