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java使用hadoop實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)商品統(tǒng)計

 更新時間:2016年10月26日 14:45:53   作者:xiaojimanman  
本篇文章java使用hadoop實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)商品統(tǒng)計,可以實(shí)現(xiàn)商品的關(guān)聯(lián)統(tǒng)計,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下。

最近幾天一直在看Hadoop相關(guān)的書籍,目前稍微有點(diǎn)感覺,自己就仿照著WordCount程序自己編寫了一個統(tǒng)計關(guān)聯(lián)商品。

需求描述:

根據(jù)超市的銷售清單,計算商品之間的關(guān)聯(lián)程度(即統(tǒng)計同時買A商品和B商品的次數(shù))。

數(shù)據(jù)格式:

超市銷售清單簡化為如下格式:一行表示一個清單,每個商品采用 "," 分割,如下圖所示:

需求分析:

采用hadoop中的mapreduce對該需求進(jìn)行計算。

map函數(shù)主要拆分出關(guān)聯(lián)的商品,輸出結(jié)果為 key為商品A,value為商品B,對于第一條三條結(jié)果拆分結(jié)果如下圖所示:

這里為了統(tǒng)計出和A、B兩件商品想關(guān)聯(lián)的商品,所以商品A、B之間的關(guān)系輸出兩條結(jié)果即 A-B、B-A。

reduce函數(shù)分別對和商品A相關(guān)的商品進(jìn)行分組統(tǒng)計,即分別求value中的各個商品出現(xiàn)的次數(shù),輸出結(jié)果為key為商品A|商品B,value為該組合出現(xiàn)的次數(shù)。針對上面提到的5條記錄,對map輸出中key值為R的做下分析:

通過map函數(shù)的處理,得到如下圖所示的記錄:

reduce中對map輸出的value值進(jìn)行分組計數(shù),得到的結(jié)果如下圖所示

將商品A B作為key,組合個數(shù)作為value輸出,輸出結(jié)果如下圖所示:

對于需求的實(shí)現(xiàn)過程的分析到目前就結(jié)束了,下面就看下具體的代碼實(shí)現(xiàn)

代碼實(shí)現(xiàn):

關(guān)于代碼就不做詳細(xì)的介紹,具體參照代碼之中的注釋吧。

package com; 
 
import java.io.IOException; 
import java.util.HashMap; 
import java.util.Map.Entry; 
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.conf.Configured; 
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.lib.input.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.util.Tool; 
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner; 
 
public class Test extends Configured implements Tool{ 
 
  /** 
   * map類,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理 
   * 輸出結(jié)果key為商品A value為關(guān)聯(lián)商品B 
   * @author lulei 
   */ 
  public static class MapT extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { 
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException{ 
      String line = value.toString(); 
      if (!(line == null || "".equals(line))) { 
        //分割商品 
        String []vs = line.split(","); 
        //兩兩組合,構(gòu)成一條記錄 
        for (int i = 0; i < (vs.length - 1); i++) { 
          if ("".equals(vs[i])) {//排除空記錄 
            continue; 
          } 
          for (int j = i+1; j < vs.length; j++) { 
            if ("".equals(vs[j])) { 
              continue; 
            } 
            //輸出結(jié)果 
            context.write(new Text(vs[i]), new Text(vs[j])); 
            context.write(new Text(vs[j]), new Text(vs[i])); 
          } 
        } 
      }  
    } 
  } 
   
  /** 
   * reduce類,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的計數(shù) 
   * 輸出結(jié)果key 為商品A|B value為該關(guān)聯(lián)次數(shù) 
   * @author lulei 
   */ 
  public static class ReduceT extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> { 
    private int count; 
     
    /** 
     * 初始化 
     */ 
    public void setup(Context context) { 
      //從參數(shù)中獲取最小記錄個數(shù) 
      String countStr = context.getConfiguration().get("count"); 
      try { 
        this.count = Integer.parseInt(countStr); 
      } catch (Exception e) { 
        this.count = 0; 
      } 
    } 
    public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException{ 
      String keyStr = key.toString(); 
      HashMap<String, Integer> hashMap = new HashMap<String, Integer>(); 
      //利用hash統(tǒng)計B商品的次數(shù) 
      for (Text value : values) { 
        String valueStr = value.toString(); 
        if (hashMap.containsKey(valueStr)) { 
          hashMap.put(valueStr, hashMap.get(valueStr) + 1); 
        } else { 
          hashMap.put(valueStr, 1); 
        } 
      } 
      //將結(jié)果輸出 
      for (Entry<String, Integer> entry : hashMap.entrySet()) { 
        if (entry.getValue() >= this.count) {//只輸出次數(shù)不小于最小值的 
          context.write(new Text(keyStr + "|" + entry.getKey()), new IntWritable(entry.getValue())); 
        } 
      } 
    } 
  } 
   
  @Override 
  public int run(String[] arg0) throws Exception { 
    // TODO Auto-generated method stub 
    Configuration conf = getConf(); 
    conf.set("count", arg0[2]); 
     
    Job job = new Job(conf); 
    job.setJobName("jobtest"); 
     
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class); 
    job.setOutputKeyClass(Text.class); 
    job.setOutputValueClass(Text.class); 
     
    job.setMapperClass(MapT.class); 
    job.setReducerClass(ReduceT.class); 
     
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(arg0[0])); 
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(arg0[1])); 
     
    job.waitForCompletion(true); 
     
    return job.isSuccessful() ? 0 : 1; 
     
  } 
   
  /** 
   * @param args 
   */ 
  public static void main(String[] args) { 
    // TODO Auto-generated method stub 
    if (args.length != 3) { 
      System.exit(-1); 
    } 
    try { 
      int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new Test(), args); 
      System.exit(res); 
    } catch (Exception e) { 
      // TODO Auto-generated catch block 
      e.printStackTrace(); 
    } 
  } 
 
} 

上傳運(yùn)行:

將程序打包成jar文件,上傳到機(jī)群之中。將測試數(shù)據(jù)也上傳到HDFS分布式文件系統(tǒng)中。

命令運(yùn)行截圖如下圖所示:

運(yùn)行結(jié)束后查看相應(yīng)的HDFS文件系統(tǒng),如下圖所示:

到此一個完整的mapreduce程序就完成了,關(guān)于hadoop的學(xué)習(xí),自己還將繼續(xù)~感謝閱讀,希望能幫助到大家,謝謝大家對本站的支持!

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