大数据实例 | 推荐系统一点也不难--推荐好友的好友

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引入

思路

API介绍

1. 引入

如图所示：

朋友关系图.png

从图片易知，如果给HAdoop推荐好友，最优选是hello

图转化为文件后：

好友列表.png

次文件表示的是用户及其好友列表：

• 其余列是第一列的直接好友
• 第二列及其以彼此是间接好友
• 间接好友关系之间可能存在直接好友关系（如黄色Hadoop 和 world）

所以最应该推荐的简介好友排名topN:

• 找到所有简介好友序列（排除是直接序列），然后按照个数进行排序

2. 思路：

• 推荐者与被推荐者一定有一个或多个相同的好友
• 全局去寻找好友列表中两两关系
• 去除直接好友
• 统计两两关系出现次数

所以此时的key 应该是一个间接好友关系序列，v是共同好友的个数！
注意：(Hadoop , world)还有( world,Hadoop)是一组，此时应该按照字典序列输出！！！这样才能保证二者判定是一组的。

3. API

map：按好友列表输出两俩关系
reduce：sum两两关系
再设计一个MR
生成详细报表