Hadoop上KNN算法实现：数据处理与优化

在基于Hadoop的KNN实现中，作者陈榕涛的目标是在分布式计算框架Hadoop上实现K-Nearest Neighbors (KNN) 算法，该算法通过寻找测试样本(testsample)与其训练样本(trainsample)之间的相似度来预测标签。KNN的核心思想是根据与测试样本最相似的K个训练样本的类别进行多数投票来确定其类别。 首先，数据处理是关键步骤。由于训练数据(traindata)通常较大，因此被设计成由mapper处理，遵循Hadoop的TextInputFormat格式，每行作为mapper的输入。测试数据(testdata)则被存储在内存中，作为Mapper子类的静态变量，以避免多次读取。虽然理论上testdata也可以分布式处理，但作者出于学习目的，选择简化实现。 Mapper的作用是接收输入的键值对(LongWritable, Text)，计算每个traindata样本与testdata样本的距离，并生成键值对(IntWritable, Elem)，其中键代表testsample的索引，值包含距离和样本标签信息。在Mapper阶段，每个mapper独立计算，然后在本地Combiner阶段进行一次初步的聚集，以选择每个testsample的K个最小距离。 Combiner的角色是进一步优化性能，它对同一个testsample的所有trainsample结果进行筛选，只保留K个距离最小的结果，这样可以减少后续reduce阶段的数据量。Combiner的输出与Mapper相同，都是(IntWritable, Elem)形式。 reduce阶段的任务是对所有mapper的输出进行汇总，再次从所有距离中挑选出K个最小的距离，根据这些距离对应的训练样本的类别进行投票，最终确定测试样本的预测类别。整个过程中，Hadoop的分布式特性使得大规模数据的KNN计算得以高效执行，解决了传统KNN算法在存储容量不足时的挑战。 此外，作者在实现过程中自定义了一个类型Elem，包含了样本间的距离、主样本的标签和从样本的标签，这有助于简化数据结构的表示和处理。通过这个项目实践，不仅锻炼了对Hadoop框架的理解和应用，也展示了如何在分布式环境中优化KNN算法的性能。