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：

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：

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：

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：

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：

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：

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