hadoop求共同好友实训目的

Hadoop MapReduce 实训的目的通常包括以下几个方面：

1. **理解分布式计算原理**：通过Hadoop的分布式计算模型，学员能掌握如何将大规模数据集分解成小任务并分布式处理，学习分布式系统的基本架构和工作原理。

2. **实战数据分析技能**：Hadoop常用于大数据处理，实训项目通常会涉及到用户社交网络中查找共同好友，这有助于提升对海量数据的处理、查询和分析能力。

3. **编程实践**：学员会使用Java编写MapReduce程序，提高编写并行代码的能力，熟悉Hadoop API，如InputFormat、OutputFormat、Mapper和Reducer。

4. **性能优化**：通过实际操作，学员可以学习如何优化MapReduce任务的性能，比如调整分区大小、优化数据存储等，以提高处理效率。

5. **团队协作与项目管理**：实训项目往往需要多人合作完成，学员可以锻炼项目管理、代码版本控制（如Git）以及团队沟通协作的能力。

6. **理论与实践结合**：将抽象的数据结构、算法和分布式系统理论知识应用到实际场景中，加深理解和记忆。

相关问题：
1. Hadoop MapReduce 实训中的具体任务有哪些？
2. 如何通过Hadoop解决社交网络中的大数据问题？
3. 实训过程中如何评估MapReduce程序的性能？

相关问题

Hadoop找共同好友

Hadoop是一个分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集。在Hadoop中，可以使用MapReduce编程模型来解决各种问题，包括寻找共同好友。

下面是一个基于Hadoop的寻找共同好友的解决方案的示例：

1. 首先，将用户和其好友的关系数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，例如以下数据：

User1: Friend1, Friend2, Friend3
User2: Friend2, Friend3, Friend4
User3: Friend1, Friend3, Friend5

2. 创建一个MapReduce作业来处理这些数据。在Map阶段，将每个用户及其好友的关系拆分为键值对，其中键是用户，值是好友。例如，对于上述数据，Map阶段的输出将是：

(User1, Friend1)
(User1, Friend2)
(User1, Friend3)
(User2, Friend2)
(User2, Friend3)
(User2, Friend4)
(User3, Friend1)
(User3, Friend3)
(User3, Friend5)

3. 在Reduce阶段，将具有相同键（即相同用户）的值（即好友）进行组合。然后，对于每对用户，找到它们的共同好友。例如，对于上述数据，Reduce阶段的输出将是：

(User1, [Friend2, Friend3])
(User2, [Friend2, Friend3])
(User3, [Friend1, Friend3])

这样，我们就找到了每对用户的共同好友。

请注意，上述示例只是一个简单的示例，实际的Hadoop作业可能需要更复杂的逻辑来处理大规模的数据集。

HADOOP用eclipse统计共同好友完整代码

以下是使用Hadoop和Eclipse开发的统计共同好友的完整代码：

Mapper类代码：

public class FriendsMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

    private Text outputKey = new Text();
    private Text outputValue = new Text();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        String line = value.toString();
        String[] split = line.split(":");

        String person = split[0];
        String[] friends = split[1].split(",");

        for (String friend : friends) {
            outputKey.set(getKey(person, friend));
            outputValue.set(person);
            context.write(outputKey, outputValue);
        }

    }

    private String getKey(String person, String friend) {
        if (person.compareTo(friend) < 0) {
            return person + ":" + friend;
        } else {
            return friend + ":" + person;
        }
    }

}

Reducer类代码：

public class FriendsReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    private Text outputValue = new Text();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        for (Text value : values) {
            builder.append(value.toString()).append(",");
        }

        outputValue.set(builder.toString());
        context.write(key, outputValue);

    }

}

Driver类代码：

public class FriendsDriver {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Friends");

        job.setJarByClass(FriendsDriver.class);
        job.setMapperClass(FriendsMapper.class);
        job.setReducerClass(FriendsReducer.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);

    }

}

在Eclipse中配置好Hadoop环境后，将以上代码打包成jar文件，并将其上传到Hadoop集群上。然后运行以下命令：

hadoop jar Friends.jar Friends /input /output

其中，/input是输入文件的路径，/output是输出文件的路径。运行后，即可在输出文件中获得每对共同好友的列表。