MapReduce实现度分布统计

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"这篇文档是关于如何使用MapReduce框架，特别是使用Java编程语言，来编写一个统计图中节点度分布的程序。度分布是网络分析中的一个重要概念，它描述了网络中节点的连接数（度）的分布情况。在图论和复杂网络研究中，度分布可以帮助理解网络的整体结构和特性。在给定的代码片段中，我们看到一个名为`degree`的类，其中包含了一个`TokenizerMapper`子类。这个`TokenizerMapper`是MapReduce作业的核心部分，它负责处理输入数据并生成中间键值对。`map()`方法接收`LongWritable`类型的行号（key）和`Text`类型的文本行（value），然后使用`StringTokenizer`来解析每一行文本。`itr.nextToken()`用于获取行的第一个分隔项，这里假设每一行的格式是节点ID和其连接数，然后将节点ID作为键（Text类型），连接数作为值（也转换为Text类型），这样就形成了中间键值对。接下来，我们需要一个`Reducer`类来聚合这些中间结果，计算每个节点的总连接数，也就是度。虽然代码没有提供具体的`Reducer`实现，通常会在`reduce()`方法中对相同节点ID的所有值进行求和，得到每个节点的度。 MapReduce作业的配置和提交可以通过`Job`类完成。`Configuration`对象用来设置作业的相关参数，`FileInputFormat`和`FileOutputFormat`分别指定输入和输出的数据格式，`FileInputFormat.addInputPath()`和`FileOutputFormat.setOutputPath()`用于设置输入和输出路径。最后，`Job`对象的`submit()`方法会启动整个MapReduce作业。此外，`GenericOptionsParser`用于处理命令行参数，这使得用户可以在运行时指定输入和输出目录。`FileSystem`和`Path`类则用于与Hadoop的分布式文件系统交互。在实际应用中，这个程序可能需要处理大规模图数据，例如社交网络、互联网链接等，通过MapReduce并行计算来高效地得出度分布。这有助于研究人员分析网络的幂律特性、聚类系数等重要指标，进一步理解网络的拓扑结构。"

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Set;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

public class degree {
public static class TokenizerMapper extends
Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
String[] values = { itr.nextToken(), itr.nextToken() };

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