PageRank簡(jiǎn)單介紹：

目前累計(jì)服務(wù)客戶近1000家，積累了豐富的產(chǎn)品開發(fā)及服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。以網(wǎng)站設(shè)計(jì)水平和技術(shù)實(shí)力，樹立企業(yè)形象，為客戶提供成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)營銷、VI設(shè)計(jì)、網(wǎng)站改版、漏洞修補(bǔ)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)建站始終以務(wù)實(shí)、誠信為根本，不斷創(chuàng)新和提高建站品質(zhì)，通過對(duì)領(lǐng)先技術(shù)的掌握、對(duì)創(chuàng)意設(shè)計(jì)的研究、對(duì)客戶形象的視覺傳遞、對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)合，為客戶提供更好的一站式互聯(lián)網(wǎng)解決方案，攜手廣大客戶，共同發(fā)展進(jìn)步。

其值是通過其他值得指向值所決定，具體例子如下：

第一部分：

對(duì)應(yīng)于每個(gè)mapReduce的計(jì)算：

由mapper算出每個(gè)點(diǎn)所指節(jié)點(diǎn)的分值，由reduce整個(gè)key相同的，由公式算出。

三角號(hào)表示的是迭代兩次之間計(jì)算的差值，若小于某個(gè)值則計(jì)算完成，求的每個(gè)點(diǎn)的pagerank值。

自我實(shí)現(xiàn)的代碼：如下

輸入的數(shù)據(jù)分為：

input1.txt

A,B,D
B,C
C,A,B
D,B,C

表示每行第一個(gè)點(diǎn)所指向的節(jié)點(diǎn)，在reducer的setup會(huì)用到，構(gòu)建hashmap供使用。

input2.txt

A,0.25,B,D
B,0.25,C
C,0.25,A,B
D,0.25,B,C

中間多的數(shù)字，表示當(dāng)前每個(gè)節(jié)點(diǎn)的pagerank值，其文件可無，因?yàn)榭梢杂缮厦娴奈募?jì)算生成，有四個(gè)節(jié)點(diǎn)，即1/4。

自我實(shí)現(xiàn)的代碼：

package bbdt.steiss.pageRank;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.net.URI;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;

public class PageRank {

    public static class PageMapper extends Mapper{
        
        private Text averageValue = new Text();
        private Text node = new Text();
        
        @Override
        //把每行數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的分pagerank找出，并輸出，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的值除以指向節(jié)點(diǎn)的總數(shù)
        protected void map(LongWritable key, Text value,
                Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String string = value.toString();
            String [] ss = string.split(",");
            int length = ss.length;
            double pageValue = Double.parseDouble(ss[1]);
            double average = pageValue/(length-2);
            averageValue.set(String.valueOf(average));
            int i = 2;
            while(i<=length-1){
                node.set(ss[i]);
                context.write(node,averageValue);
                i++;
            }
            
        }
    } 
    
    public static class PageReducer extends Reducer{
        
        private HashMap content;
        private Text res = new Text();
        
        //reducer工作前，key相同的會(huì)分組分在一組，用迭代器操作，從總的圖中找到所有該節(jié)點(diǎn)的分pagerank值
        //利用公式計(jì)算該pagerank值，輸出。因?yàn)橄乱淮我?，因此輸出可以湊近一些，把結(jié)果都放在value里輸出
        @Override
        protected void reduce(Text text, Iterable intIterable,
                Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            double sum = 0.0;
            double v = 0.0;
            for (Text t : intIterable) {
                v = Double.parseDouble(t.toString());
                sum = sum + v;
            }
            double a = 0.85;
            double result = (1-a)/4 + a*sum;
            String sRes = String.valueOf(result);
            String back = content.get(text.toString());
            String front = text.toString();
            String comp = front + "," + sRes + back;
            res.set(comp);
            context.write(null,res);
            
        }
        
        @Override
        //reducer的初始化時(shí)，先把節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)文件的數(shù)據(jù)，存在hashmap中，也就是content中，供每次reduce方法使用，相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫的作用
        //方便查詢
        protected void setup(Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            URI[] uri = context.getCacheArchives();
            content = new HashMap();
            for(URI u : uri)
            {
                FileSystem fileSystem = FileSystem.get(u.create("hdfs://hadoop1:9000"), context.getConfiguration());
                FSDataInputStream in = null;
                in = fileSystem.open(new Path(u.getPath()));
                BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));
                String line;
                while((line = bufferedReader.readLine())!=null)
                {
                    int index = line.indexOf(",");
                    String first = line.substring(0,index);
                    String last = line.substring(index,line.length());
                    content.put(first, last);
                }
                
            }
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        
        //接受路徑文件
        Path inputPath = new Path(args[0]);
        Path outputPath = new Path(args[1]);
        Path cachePath = new Path(args[2]);
        double result = 100;
        int flag = 0;
        //制定差值多大時(shí)進(jìn)入循環(huán)
        while(result>0.1)
        {
            if(flag == 1)
            {
                //初次調(diào)用mapreduce不操作這個(gè)
                //這個(gè)是把mapreduce的輸出文件復(fù)制到輸入文件中，作為這次mapreduce的輸入文件
                copyFile();
                flag = 0;
            }
            Configuration configuration = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(configuration);
            
            job.setJarByClass(PageRank.class);
            job.setMapperClass(PageMapper.class);
            job.setReducerClass(PageReducer.class);
            
            job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
            job.setMapOutputValueClass(Text.class);
    
            job.setOutputKeyClass(Text.class);
            job.setOutputValueClass(Text.class);
            
            job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
            job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
            
            FileInputFormat.addInputPath(job, inputPath);
            FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
            job.addCacheArchive(cachePath.toUri());
            outputPath.getFileSystem(configuration).delete(outputPath, true);
            job.waitForCompletion(true);
            
            String outpathString = outputPath.toString()+"/part-r-00000";
            //計(jì)算兩個(gè)文件的各節(jié)點(diǎn)的pagerank值差
            result = fileDo(inputPath, new Path(outpathString));
            flag = 1;
        }
            System.exit(0);   
    }
    
    //計(jì)算兩個(gè)文件的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的pagerank差值，返回
    public static double fileDo(Path inputPath,Path outPath) throws Exception
    {
         Configuration conf = new Configuration();
         conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop1:9000");
         FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
         FSDataInputStream in1 = null;
         FSDataInputStream in2 = null;
         in1 = fs.open(inputPath);
         in2 = fs.open(outPath);
         BufferedReader br1 = new BufferedReader(new InputStreamReader(in1));
         BufferedReader br2 = new BufferedReader(new InputStreamReader(in2));
         String s1 = null;
         String s2 = null;
         ArrayList arrayList1 = new ArrayList();
         ArrayList arrayList2 = new ArrayList();
         while ((s1 = br1.readLine()) != null)
         {
             String[] ss = s1.split(",");
             arrayList1.add(Double.parseDouble(ss[1]));
         }
         br1.close();
         
         while ((s2 = br2.readLine()) != null)
         {
             String[] ss = s2.split(",");
             arrayList2.add(Double.parseDouble(ss[1]));
         }
         double res = 0;
         
         for(int i = 0;i
注意：
在本地操作hdfs時(shí)，進(jìn)行文件的刪除和添加，需要打開hdfs的文件操作權(quán)限，
這里刪除需要打開hdfs在/input目錄下的權(quán)限操作，非常重要
“hdfs dfs -chmod 777 /input”打開權(quán)限，這樣才可以刪除其下面的文件
打開/input路徑的操作權(quán)限
第二部分
以上是自己實(shí)現(xiàn)的pagerank的算法；下面介紹一下別人的代碼
robby的代碼實(shí)現(xiàn)：
1.首先對(duì)節(jié)點(diǎn)定義節(jié)點(diǎn)類，用于存當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的pagerank值以及所指向的節(jié)點(diǎn)，存在一個(gè)數(shù)組中。
package org.robby.mr.pagerank;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

//節(jié)點(diǎn)類，記錄的是當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的pagerank值和其指向的節(jié)點(diǎn)
public class Node {
  private double pageRank = 0.25;
  private String[] adjacentNodeNames;
  //分割符號(hào)
  public static final char fieldSeparator = '\t';

  public double getPageRank() {
    return pageRank;
  }

  public Node setPageRank(double pageRank) {
    this.pageRank = pageRank;
    return this;
  }

  public String[] getAdjacentNodeNames() {
    return adjacentNodeNames;
  }
  //接受一個(gè)數(shù)組，復(fù)制在指向節(jié)點(diǎn)數(shù)組上
  public Node setAdjacentNodeNames(String[] adjacentNodeNames) {
    this.adjacentNodeNames = adjacentNodeNames;
    return this;
  }

  public boolean containsAdjacentNodes() {
    return adjacentNodeNames != null;
  }

  //這個(gè)方法是從pagerank值開始+后面的指向的節(jié)點(diǎn)
  @Override
  public String toString() {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    sb.append(pageRank);

    if (getAdjacentNodeNames() != null) {
      sb.append(fieldSeparator)
          .append(StringUtils
              .join(getAdjacentNodeNames(), fieldSeparator));
    }
    return sb.toString();
  }
  //通過字符串建立一個(gè)node
  public static Node fromMR(String value) throws IOException {
    String[] parts = StringUtils.splitPreserveAllTokens(
        value, fieldSeparator);
    if (parts.length < 1) {
      throw new IOException(
          "Expected 1 or more parts but received " + parts.length);
    }
    Node node = new Node()
        .setPageRank(Double.valueOf(parts[0]));
    if (parts.length > 1) {
      node.setAdjacentNodeNames(Arrays.copyOfRange(parts, 1,
          parts.length));
    }
    return node;
  }
}
2.這個(gè)是mapper的實(shí)現(xiàn)
package org.robby.mr.pagerank;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;

//這里map的輸入時(shí)Text和Text類型，說明是兩個(gè)文本，因此主函數(shù)中應(yīng)設(shè)置job的輸入類型格式為KeyValueTextInputFormat
public class Map
    extends Mapper {

  private Text outKey = new Text();
  private Text outValue = new Text();

  @Override
  protected void map(Text key, Text value, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
      
    //先把原始的數(shù)據(jù)輸出，供reduce找指向節(jié)點(diǎn)使用
    context.write(key, value);
         
    //傳入時(shí)，key是第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，以制表符分割，后面是value
    Node node = Node.fromMR(value.toString());

    if(node.getAdjacentNodeNames() != null &&
        node.getAdjacentNodeNames().length > 0) {
      double outboundPageRank = node.getPageRank() /
          (double)node.getAdjacentNodeNames().length;

      for (int i = 0; i < node.getAdjacentNodeNames().length; i++) {

        String neighbor = node.getAdjacentNodeNames()[i];

        outKey.set(neighbor);
        
        Node adjacentNode = new Node()
            .setPageRank(outboundPageRank);

        outValue.set(adjacentNode.toString());
        System.out.println(
            "  output -> K[" + outKey + "],V[" + outValue + "]");
        //這里輸出計(jì)算出的節(jié)點(diǎn)分pagerank值
        context.write(outKey, outValue);
      }
    }
  }
}
輸出的數(shù)據(jù)：例子
A  0.25  B  D
B  0.125  
D  0.125
注意：
KeyValueTextInputFormat的輸入格式（Text，Text），對(duì)每行的文本內(nèi)容進(jìn)行處理，以第一個(gè)制表符作為分割，分為key和value傳入。
TextInputFormat的格式是（Longwritable，Text），以行標(biāo)作為key，內(nèi)容作為value處理；
3.reduce方法的實(shí)現(xiàn)
package org.robby.mr.pagerank;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;

public class Reduce
    extends Reducer {

  public static final double CONVERGENCE_SCALING_FACTOR = 1000.0;
  public static final double DAMPING_FACTOR = 0.85;
  public static String CONF_NUM_NODES_GRAPH = "pagerank.numnodes";
  private int numberOfNodesInGraph;

  public static enum Counter {
    CONV_DELTAS
  }

  //reduce初始化時(shí)執(zhí)行的方法，得到總節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，在conf對(duì)象里
  @Override
  protected void setup(Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    numberOfNodesInGraph = context.getConfiguration().getInt(
        CONF_NUM_NODES_GRAPH, 0);
  }

  private Text outValue = new Text();

  public void reduce(Text key, Iterable values,
                     Context context)
      throws IOException, InterruptedException {

    System.out.println("input -> K[" + key + "]");

    double summedPageRanks = 0;
    Node originalNode = new Node();

    for (Text textValue : values) {
      System.out.println("  input -> V[" + textValue + "]");

      Node node = Node.fromMR(textValue.toString());

      //這里就是傳入的是原始數(shù)據(jù)
      if (node.containsAdjacentNodes()) {
        // the original node
        //
        originalNode = node;
      } else {
        //計(jì)算針對(duì)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的pagerank總和
        summedPageRanks += node.getPageRank();
      }
    }

    double dampingFactor =
        ((1.0 - DAMPING_FACTOR) / (double) numberOfNodesInGraph);

    double newPageRank =
        dampingFactor + (DAMPING_FACTOR * summedPageRanks);

    //計(jì)算差值
    double delta = originalNode.getPageRank() - newPageRank;

    //把原節(jié)點(diǎn)對(duì)象的pagerank改為新的
    originalNode.setPageRank(newPageRank);


    outValue.set(originalNode.toString());

    System.out.println(
        "  output -> K[" + key + "],V[" + outValue + "]");
        
    //把更改后的節(jié)點(diǎn)對(duì)象輸出
    context.write(key, outValue);


    int scaledDelta =
        Math.abs((int) (delta * CONVERGENCE_SCALING_FACTOR));

    System.out.println("Delta = " + scaledDelta);

    //這個(gè)是計(jì)數(shù)器，mapreduce有很多計(jì)數(shù)器，自定義的要通過enum對(duì)象傳入建立和取值
    //increment是增值的意思
    context.getCounter(Counter.CONV_DELTAS).increment(scaledDelta);
  }
}
4.main函數(shù)的實(shí)現(xiàn)：
package org.robby.mr.pagerank;


import org.apache.commons.io.*;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.*;
import java.util.*;

public final class Main {

  public static void main(String... args) throws Exception {

    //傳入輸入文件的路徑，與輸出文件的路徑
    String inputFile = args[0];
    String outputDir = args[1];

    iterate(inputFile, outputDir);
  }

  public static void iterate(String input, String output)
      throws Exception {

    //因?yàn)檫@個(gè)是在hadoop上運(yùn)行的（hadoop jar ...），因此conf會(huì)自動(dòng)配上集群上hadoop的hdfs的入口
    //后面的文件可以直接找filesystem，即hdfs的文件操作類
    Configuration conf = new Configuration();
    Path outputPath = new Path(output);
    outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);
    outputPath.getFileSystem(conf).mkdirs(outputPath);

    //建立輸入文件
    Path inputPath = new Path(outputPath, "input.txt");

    //建立文件，返回節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)
    int numNodes = createInputFile(new Path(input), inputPath);

    int iter = 1;
    double desiredConvergence = 0.01;

    while (true) {

      //path建立時(shí)，outputpath+后面的是文件路徑
      Path jobOutputPath =
          new Path(outputPath, String.valueOf(iter));

      System.out.println("======================================");
      System.out.println("=  Iteration:    " + iter);
      System.out.println("=  Input path:   " + inputPath);
      System.out.println("=  Output path:  " + jobOutputPath);
      System.out.println("======================================");

      //這里進(jìn)行mapreduce
      if (calcPageRank(inputPath, jobOutputPath, numNodes) <
          desiredConvergence) {
        System.out.println(
            "Convergence is below " + desiredConvergence +
                ", we're done");
        break;
      }
      inputPath = jobOutputPath;
      iter++;
    }
  }

  //這個(gè)類的作用是把file文件的內(nèi)容加上pagerank值送到targetfile里
  public static int createInputFile(Path file, Path targetFile)
      throws IOException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = file.getFileSystem(conf);

    int numNodes = getNumNodes(file);
    double initialPageRank = 1.0 / (double) numNodes;

    //fs調(diào)用create方法根據(jù)path對(duì)象建立文件，返回該文件流
    OutputStream os = fs.create(targetFile);
    //file文件的流迭代器
    LineIterator iter = IOUtils
        .lineIterator(fs.open(file), "UTF8");

    while (iter.hasNext()) {
      String line = iter.nextLine();
      //獲取每行的內(nèi)容
      String[] parts = StringUtils.split(line);

      //建立node對(duì)象
      Node node = new Node()
          .setPageRank(initialPageRank)
          .setAdjacentNodeNames(
              Arrays.copyOfRange(parts, 1, parts.length));
      IOUtils.write(parts[0] + '\t' + node.toString() + '\n', os);
    }
    os.close();
    return numNodes;
  }

  //獲取節(jié)點(diǎn)數(shù)量，也就是獲取文件的行數(shù)
  public static int getNumNodes(Path file) throws IOException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = file.getFileSystem(conf);

    return IOUtils.readLines(fs.open(file), "UTF8").size();
  }

  //進(jìn)行mapreduce運(yùn)算
  public static double calcPageRank(Path inputPath, Path outputPath, int numNodes)
      throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    conf.setInt(Reduce.CONF_NUM_NODES_GRAPH, numNodes);

    Job job = Job.getInstance(conf);
    job.setJarByClass(Main.class);
    job.setMapperClass(Map.class);
    job.setReducerClass(Reduce.class);

    //輸入的key和value都是文本，因此使用這個(gè)class，以第一個(gè)分隔符作為分割符號(hào)，分為key和value
    job.setInputFormatClass(KeyValueTextInputFormat.class);

    //map輸出定義下
    job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(Text.class);

    FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

    if (!job.waitForCompletion(true)) {
      throw new Exception("Job failed");
    }

    long summedConvergence = job.getCounters().findCounter(
        Reduce.Counter.CONV_DELTAS).getValue();
    double convergence =
        ((double) summedConvergence /
            Reduce.CONVERGENCE_SCALING_FACTOR) /
            (double) numNodes;

    System.out.println("======================================");
    System.out.println("=  Num nodes:           " + numNodes);
    System.out.println("=  Summed convergence:  " + summedConvergence);
    System.out.println("=  Convergence:         " + convergence);
    System.out.println("======================================");

    return convergence;
  }


}
注意：
這個(gè)是文件流操作的方法，使用  import org.apache.commons.io.IOUtils中的IOUtils類中的方法。
還有一個(gè)Arrays方法copyOfRange，可以返回?cái)?shù)組的指定位置，返回一個(gè)數(shù)組
    OutputStream os = fs.create(targetFile);
    //file文件的流迭代器
    LineIterator iter = IOUtils
        .lineIterator(fs.open(file), "UTF8");

    while (iter.hasNext()) {
      String line = iter.nextLine();

      String[] parts = StringUtils.split(line);

      Node node = new Node()
          .setPageRank(initialPageRank)
          .setAdjacentNodeNames(
              Arrays.copyOfRange(parts, 1, parts.length));
      IOUtils.write(parts[0] + '\t' + node.toString() + '\n', os);
    }
使用readLines方法，返回的是一個(gè)String數(shù)組，每個(gè)單元里放的是每行的內(nèi)容
IOUtils.readLines(fs.open(file), "UTF8").size();
TextOutPutFormat的輸出的鍵值對(duì)可以是任何類型，輸出是自動(dòng)調(diào)用toString方法，把對(duì)象轉(zhuǎn)為字符串輸出。
使用stringUtils，截字符串為數(shù)組
String[] parts = StringUtils.splitPreserveAllTokens(
        value, fieldSeparator);
另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。
            

            網(wǎng)站標(biāo)題：學(xué)習(xí)日志---基于hadoop實(shí)現(xiàn)PageRank-創(chuàng)新互聯(lián)            

            文章路徑：http://weahome.cn/article/djishi.html