一、问题摘要
通过好友列表，获取共同好友关系， 进行好友推荐 在QQ等交友平台，总会出现你和某某有多少个共同好友，QQ会向你推荐好 友，共同好友越多，优先推荐。 如下图：为好友关系图 
小明 老王 如花 林志玲
老王 小明 凤姐
如花 小明 李刚 凤姐
林志玲 小明 李刚 凤姐 郭美美
李刚 如花 凤姐 林志玲
郭美美 凤姐 林志玲
凤姐 如花 老王 林志玲 郭美美我们推荐是根据两个用户的共同好友的多少进行排序，共同好友越多，有限推荐。我将这个由共同好友的关系定义为Fof。 我们来看原始数据：
用户 好友1 好友2 好友3
小明 老王 如花 林志玲我们可以知道小明为任意两个好友的共同好友， 即在好友列表中，任意两个好友都为Fof关系。但是我们发现如果好友顺序不一致， 导致情况重复，如老王-如花，如花-老王是同一种情况。
小明 老王 如花 林志玲
凤姐 如花 老王 林志玲 郭美美还有一种情况，在一组数据中两个用户为Fof关系，但是在另一组数据中，两人为直接好友 ，如李刚和如花：所以要去除这种情况的Fof关系。
如花 小明 李刚 凤姐
李刚 如花 凤姐 林志玲在Mapper中输出Fof关系同时，将直接好友关系也创建Fof对象输出， - 只是Fof输出值为1， - 直接好友输出0 在Reducer中奖Fof对应值为0的fof剔除了。
没有考虑直接好友，出现Fof中有直接好友，结果如下：
运行结果：发现没有林志玲-如花的Fof，很多Fof组都没有了，
- 在mapper中Fof顺序不同，但是相同用户，作为一组，即Fof类中还是修改，ab和ba是同一组。
代码如下：
package com.chb.friend;
import org.apache.hadoop.io.Text;
/**
*用户的间接好友
*用户 好友1 好友2
* a b c
* a为bc的共同好友，所以bc为间接好友，即Fof关系
* Fof是Text的包装， 将String包装成Text,作为Mapper的输出
*/
public class Fof extends Text{
public Fof() {
super();
}
public Fof(String a, String b) {
super(getFof(a, b));
}
private static String getFof(String a, String b){
int r = a.compareTo(b);
if (r < 0 ) {
return a+"\t"+b;
}else {
return b+"\t"+a;
}
}
}- 但是，在Reducer输出是要输出ab, ba两种情况
//输出ab
context.write(key, new IntWritable(sum));
//输出ba
String keyTmp = key.toString().split("\t")[1]+"\t"+key.toString().split("\t")[0];
context.write(new Text(keyTmp), new IntWritable(sum));- 在Mapper中创建直接好友的Fof，方便在Reducer中提出此类Fof
Fof noFof = new Fof(user, f1);
context.write(noFof, new IntWritable(0));- 在Reducer中剔除为直接好友的Fof
for (IntWritable iw : values) {
if (iw.get() == 0) {//出现值为0的fof为直接好友，不用统计
return;
}
sum += iw.get();
}package com.chb.friend;
import org.apache.hadoop.io.Text;
/**
*用户的间接好友
*用户 好友1 好友2
* a b c
* a为bc的共同好友，所以bc为间接好友，即Fof关系
* Fof是Text的包装， 将String包装成Text,作为Mapper的输出
*/
public class Fof extends Text{
public Fof() {
super();
}
public Fof(String a, String b) {
super(getFof(a, b));
}
private static String getFof(String a, String b){
int r = a.compareTo(b);
if (r < 0 ) {
return a+"\t"+b;
}else {
return b+"\t"+a;
}
}
}- 提取Fof，
- 设置直接好友的假Fof，以便提出此类Fof 注意：在这个mapper中我们的输入键值都是是Text，
Mapper,这个决定输入的键值是根据每行的第一个制表符（\t）进行分割，左边为键，右边位置,所以用户为key， 好友列表为value。
package com.chb.friend;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* 输入数据：
* 用户 好友列表
* 小明 老王 如花 林志玲
* 将每行数据作为split
* 根据好友列表获取Fof关系:
* 因为 小明为老王，如花，林志玲的共同好友
* 所以任意两个好友都是Fof关系
*/
public class FofMapper extends Mapper{
@Override
protected void map(Text key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String user = key.toString();
//好友列表
String friends[] = value.toString().split("\t");
for (int i = 0; i < friends.length; i++) {
String f1 = friends[i];
//直接好友的Fof，设置输出值为0,方便在Reuder中提出这类Fof
Fof noFof = new Fof(user, f1);
context.write(noFof, new IntWritable(0));
for (int j = i+1; j < friends.length; j++) {
String f2 = friends[j];
Fof fof = new Fof(f1, f2);
context.write(fof, new IntWritable(1));
}
}
}
}
package com.chb.friend;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class FofReducer extends Reducer{
@Override
protected void reduce(Fof key, Iterable values, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable iw : values) {
if (iw.get() == 0) {//出现值为0的fof为直接好友，不用统计了
return;
}
sum += iw.get();
}
//输出Fof ab和ba
context.write(key, new IntWritable(sum));
String keyTmp = key.toString().split("\t")[1]+"\t"+key.toString().split("\t")[0];
context.write(new Text(keyTmp), new IntWritable(sum));
}
}
使用的服务器模式， 将程序打jar包，放在本地”C:\Users\12285\Desktop\Fof.jar” 通过job.setJar("C:\\Users\\12285\\Desktop\\Fof.jar");加载jar; 需要加载hadoop配置文件
package com.chb.friend;
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.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class RunJob {
public static void main(String[] args) throws Exception{
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "chb");
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Job job = Job.getInstance();
job.setJobName("Fof");
job.setJarByClass(RunJob.class);
//Mapper
job.setMapperClass(FofMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Fof.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setJar("C:\\Users\\12285\\Desktop\\Fof.jar");
//Reducer
job.setReducerClass(FofReducer.class);
job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);
//输入
FileInputFormat.addInputPaths(job, "/user/chb/input/friend");
//输出
Path out = new Path("/user/chb/output/fof");
if (fs.exists(out)) {
fs.delete(out, true);
}
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
boolean f = job.waitForCompletion(true);
if (f) {
System.out.println("任务完成。。。");
}
}
}
结果数据顺序很混乱，我们需要根据Fof的数据的大小进行优先推送。所以需要对Reducer的数据进行排序
