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MapReduce框架中PageRank算法的简单实现

pagerankmapreduce 
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主要实现思想在另一篇博客中已经提到：

 

具体实现每次迭代包括两个Job

第一个分散各个节点的PR值

 

第二个用于将dangling节点的PR值分散到其它节点

 

主要包括5个类

PageRankNode：图中的节点类-代表一个页面

PageRankJob：实现分散各个节点的PR值的类

DistributionPRMass：实现dangling节点的PR值分散到其它节点的Job类

RangePartitioner：partition类  将连续的节点分配到同一个reduce中

PageRankDirver：整个工作的驱动类（主函数）

 

package com.zxx.PageRank;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class PageRankJob
{
	public static final double d = 0.85;
	private static final double nodecount = 10;
	private static final double threshold=0.01;//收敛邻接点
	
	public static enum MidNodes
	{
		 // 记录已经收敛的个数
			Map, Reduce
	};

	public static class PageRankMaper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>
	{
		@Override
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
		{
			PageRankNode node = PageRankNode.InstanceFormString(value.toString());
			node.setOldPR(node.getNewPR());
			context.write(new Text(node.getId()), new Text(PageRankNode.toStringWithOutID(node)));

			for (String str : node.getDestNodes())
			{
				String outPR = new Double(node.getNewPR() / (double)node.getNumDest()).toString();
				context.write(new Text(str), new Text(outPR));
			}
		}
	}

	public static class PageRankJobReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text>
	{
		private double totalMass = Double.NEGATIVE_INFINITY; // 缓存每个key从其它点得到的全部PR值
		private double missMass=Double.NEGATIVE_INFINITY;

		@Override
		public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException
		{
			PageRankNode currentNode = new PageRankNode(key.toString());
			double inPR = 0.0;

			for (Text val : values)
			{
				String[] temp = val.toString().trim().split("\\s+");
				if (temp.length == 1) // 此时候只输出一个PR值
				{
					inPR += Double.valueOf(temp[0]);
				} else if (temp.length >= 4)
				{// 此时输出的是含有邻接点的节点全信息
					currentNode = PageRankNode.InstanceFormString(key.toString() + "\t" + val.toString());
				} else if (temp.length == 3)
				{ // 此时输出的点没有出度
					context.getCounter("PageRankJobReducer", "errornode").increment(1);
					currentNode=PageRankNode.InstanceFormString(key.toString() + "\t" + val.toString());
				}
			}
            if (currentNode.getNumDest()>=1)
			{
            	double newPRofD = (1 - PageRankJob.d) /(double) PageRankJob.nodecount + PageRankJob.d * inPR;
    			currentNode.setNewPR(newPRofD);
    			context.write(new Text(currentNode.getId()), new Text(PageRankNode.toStringWithOutID(currentNode)));
			}else if (currentNode.getNumDest()==0) {
				
				missMass=currentNode.getOldPR();//得到dangling节点的上一次的PR值，传播到下一个分布Pr的job
			}
			
			totalMass += inPR;
			double partPR=(currentNode.getNewPR()-currentNode.getOldPR())*(currentNode.getNewPR()-currentNode.getOldPR());
			if (partPR<=threshold)
			{
				context.getCounter(MidNodes.Reduce).increment(1);
			}
		}

		@Override
		public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException
		{
			// 将total记录到文件中
			Configuration conf = context.getConfiguration();
			String taskId = conf.get("mapred.task.id");
			String path = conf.get("PageRankMassPath");// 注意此处的path路径设置------------------
            
			if (missMass==Double.NEGATIVE_INFINITY)
			{
				return;
			}
			FileSystem fs = FileSystem.get(context.getConfiguration());
			FSDataOutputStream out = fs.create(new Path(path + "/"+"missMass"), false);
			out.writeDouble(missMass);
			out.close();
		}
	}
}

 

package com.zxx.PageRank;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Context;

import com.zxx.Graph.ArrayListOfInts;
import com.zxx.Graph.BFSNode;
import com.zxx.Graph.HMapII;
import com.zxx.Graph.MapII;
import com.zxx.Graph.ReachableNodes;

public class DistributionPRMass
{
	public class GraphMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text>
	{
		private double missingMass = 0.0;
	    private int nodeCnt = 0;
		@Override
		public void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException
		{
			Configuration conf = context.getConfiguration();

		    missingMass = (double)conf.getFloat("MissingMass", 0.0f);//该值等于1-totalMass
		    nodeCnt = conf.getInt("NodeCount", 0);
		}
		@Override
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException
		{
			PageRankNode currentNode=PageRankNode.InstanceFormString(value.toString().trim());
			currentNode.setOldPR(currentNode.getNewPR());
			
			double p=currentNode.getNewPR();
			double pnew=(1-PageRankJob.d)/(double)(nodeCnt-1)+PageRankJob.d*missingMass/(double)(nodeCnt-1);
			//double pnew=missingMass/(double)(nodeCnt-1);
			currentNode.setNewPR(p+pnew);
			context.write(new Text(currentNode.getId()), new Text(PageRankNode.toStringWithOutID(currentNode)));
		}

		@Override
		public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException
		{
			
		}
	}
}

 

package com.zxx.PageRank;

import org.apache.hadoop.conf.Configurable;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

public class RangePartitioner extends Partitioner<Text, Text> implements Configurable
{

	private int nodeCnt = 0;
	private Configuration conf;

	public RangePartitioner() {}
	@Override
	public Configuration getConf()
	{
		return conf;
	}

	@Override
	public void setConf(Configuration arg0)
	{
		this.conf = arg0;
	    configure();
	}

	@Override
	public int getPartition(Text arg0, Text arg1, int arg2)
	{
		return (int) ((float)(Integer.parseInt(arg0.toString()) / (float) nodeCnt) * arg2) % arg2;
	}
	private void configure()   //获得节点的总数
	{
		nodeCnt = conf.getInt("NodeCount", 0);
	}

}

 

 

 

package com.zxx.PageRank;


import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Counters;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;


public class PageRankDirver
{
    public static final int numNodes=5;  //节点数
    public static final int maxiter=10;   //最大收敛次数
	public static void main(String[] args) throws Exception
	{
		long count=0;  //缓存已经接近收敛的节点个数
		int it=1;
		int num=1;
		String input="/Graph/input/";
		String output="/Graph/output1";
		do{
			Job job=getPageRankJob(input, output);
			job.waitForCompletion(true);
			
			Counters counter = job.getCounters();
			count = counter.findCounter(PageRankJob.MidNodes.Reduce).getValue();
			
			
			input="/Graph/output"+it;
			it++;
			output="/Graph/output"+it;
			
		    Job job1=getDistrbuteJob(input,output);
		    job1.waitForCompletion(true);
		    
		    input="/Graph/output"+it;
			it++;
			output="/Graph/output"+it;
			
			if(num<maxiter)
			System.out.println("it:"+it+" "+count);
			num++;
		}while(count!=numNodes);

	}
	
	public static Job getPageRankJob(String inPath,String outPath) throws Exception
	{
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job=new Job(conf,"PageRank job");
		
		job.getConfiguration().setInt("NodeCount", numNodes);
	    job.getConfiguration().setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution", false);
	    job.getConfiguration().setBoolean("mapred.reduce.tasks.speculative.execution", false);
	    
	    job.getConfiguration().set("PageRankMassPath", "/mass");
	    

		job.setJarByClass(PageRankDirver.class);
		
		job.setNumReduceTasks(5);

		job.setMapperClass(PageRankJob.PageRankMaper.class);
		job.setReducerClass(PageRankJob.PageRankJobReducer.class);
		job.setPartitionerClass(RangePartitioner.class);
		
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		
		
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inPath));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outPath));
		
		FileSystem.get(job.getConfiguration()).delete(new Path(outPath), true);//如果文件已存在删除
		
		return job;	
	}

	public static Job getDistrbuteJob(String inPath,String outPath) throws Exception
	{
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job=new Job(conf,"Ditribute job");
		
		double mass = Double.NEGATIVE_INFINITY;                //一下是读取dangling节点的PR值，将其分配到其他节点
	    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
	    for (FileStatus f : fs.listStatus(new Path("/mass/missMass")))
	    {
	      FSDataInputStream fin = fs.open(f.getPath());
	      mass = fin.readDouble();
	      fin.close();
	    }
	    job.getConfiguration().setFloat("MissingMass",(float)mass);
		job.getConfiguration().setInt("NodeCount", numNodes);
		job.getConfiguration().setInt("NodeCount", numNodes);
	    job.getConfiguration().setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution", false);
	    job.getConfiguration().setBoolean("mapred.reduce.tasks.speculative.execution", false);
	    
	    job.getConfiguration().set("PageRankMassPath", "/mass");
	    

		job.setJarByClass(PageRankDirver.class);
		
		job.setNumReduceTasks(5);

		job.setMapperClass(PageRankJob.PageRankMaper.class);
		job.setReducerClass(PageRankJob.PageRankJobReducer.class);
		job.setPartitionerClass(RangePartitioner.class);
		
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(Text.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		
		
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(inPath));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outPath));
		
		FileSystem.get(job.getConfiguration()).delete(new Path(outPath), true);//如果文件已存在删除
		
		return job;	
	}
}
 

 

 

 

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| PageRank算法 之我看
评论
6 楼 zhaohuiweixiao 2013-05-20  
博主，输入文件的格式是什么样的呀？能举例说明一下吗？急用。谢谢！
5 楼 bleath2046 2013-04-15  
博主你好，最近在学hadoop你上面程序的输入文件应该是设么样的，希望方便时告诉我一下，我邮箱是381568990@qq.com  谢谢！
4 楼 schaha 2012-07-02  
前段时间忙，现在又开始看pagerank了。
楼主，程序我没看明白，在Hadoop环境中运行有错，求指导！
3 楼 schaha123 2012-05-18  
谢谢啊，这几天仔细研究一下。
2 楼 zxxapple 2012-05-18  
实现很简单的

我在这里给你贴出来吧
package com.zxx.PageRank;

import java.util.*;

import javax.naming.spi.DirStateFactory.Result;
import javax.xml.soap.Node;

public class PageRankNode
{
	private String id;
	private List<String> destNodes=new ArrayList<String>();
    private double oldPR;
    private double newPR;
    private int numDest;
    
    public PageRankNode()
    {
    	
    }
    
    public PageRankNode(String id)
    {
        this.id=id;	
    }
    
    public static String toStringWithOutID(PageRankNode node)
    {
    	StringBuffer temp=new StringBuffer();
    	temp.append(node.getOldPR());
    	temp.append("\t"+node.getNewPR());
    	temp.append("\t"+node.getNumDest());
    	for(String dest:node.getDestNodes())
    	{
    		temp.append("\t"+dest);
    	}
    	return temp.toString();
    }

    public static PageRankNode InstanceFormString(String nodeStr)
    {
    	PageRankNode node=new PageRankNode();
    	String[] res=nodeStr.split("\\s+");
    	node.setId(res[0]);
    	
    	if (res.length==2)
    	{
    		node.setNewPR(Double.valueOf(res[1]));
    	}else if (res.length>4)
		{
			node.setOldPR(Double.valueOf(res[1]));
			node.setNewPR(Double.valueOf(res[2]));
			node.setNumDest(Integer.valueOf(res[3]));
			for (int i = 4; i < res.length; i++)
			{
				node.getDestNodes().add(res[i]);
			}
			assert(node.getNumDest()==node.getDestNodes().size());
		}
    	return node;
    }
	public String getId()
	{
		return id;
	}

	public void setId(String id)
	{
		this.id = id;
	}

	public List<String> getDestNodes()
	{
		return destNodes;
	}

	public void setDestNodes(List<String> destNodes)
	{
		this.destNodes = destNodes;
	}

	public double getOldPR()
	{
		return oldPR;
	}

	public void setOldPR(double oldPR)
	{
		this.oldPR = oldPR;
	}

	public double getNewPR()
	{
		return newPR;
	}

	public void setNewPR(double newPR)
	{
		this.newPR = newPR;
	}

	public int getNumDest()
	{
		return numDest;
	}

	public void setNumDest(int numDest)
	{
		this.numDest = numDest;
	}
    
    
}
1 楼 schaha123 2012-05-18  
您好，楼主，我现在正在做Nutch中实现PageRank算法，想看看你在MapReduce编程模式上是怎么实现的，好像少写一个类啊--PageRankNode类。
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