关于PageRank的地位，不必多说。 主要思想：对于每个网页，用户都有可能点击网页上的某个链接，例如 A:B,C,D
B:A,D
C:A
D:B,C 由这个我们可以得到网页的转移矩阵 A B C D A 0 1/2 1 0 B 1/3 0 0 0 C 1/3 1/2 0 0 D 1/3 0 0 1/2 Aij表示网页j到网页i的转移概率。假设起始状态每个用户对ABCD四个网站的点击概率相同都是0.25，那么各个网站第一次被访问的概率为（0.25，0.25，0.25，0.25），第二次访问考虑到在页面跳转，利用转移矩阵对于网站A的概率为（0，1/2,1,0）*(0.25,0.25,0.25,0.25)T,一次类推，经过若干次迭代会收敛到某个值。但是考虑到有些链接是单链即没有别的链接只想他，他也不指向别的链接，以及有些链接是自己指向自己，那么上述的方式将无法收敛。所以后面加了一个阻尼系数一般取0.85，至于为什么是这样，挺复杂的证明。 最后的公式为alaph=factor*matrix*(alaph)T+(1-facotr)/n* 详细的介绍可以参考：
http://blog.jobbole.com/71431/ 接下来便是对比Hadoop和spark了。这里只是单纯的讨论两个环境下编程的效率，不讨论性能。 Hadoop： 输入的文件： A 0.25:B,C,D
B 0.25:A,D
C 0.25:A
D 0.25:B,C 这里得先说一句，之所以加了0.25是因为初始的概率为1/n，而n为网站数，这里统计网站数又得需要一个MapReduce来实现，所以作罢，权当n是手工输入的。 由于每次迭代后的结果只能放在文件中，所以这里花了很多时间在规范如何输出，以及map和reduce之间如何传值的问题。 在map中，我们要做的是从输入文件中获取alaph和每个网站的转移概率。例如 A 0.25:B,C,D B的转移概率为1/3而且是从A转向B的，所以输出的是<“B”,”link:A 0.333″>link表示这是个转移概率，A表示是从A出发的 alaph的表示：<“B”,”alaph: A 0.25″>这里的A表示这个alaph值对应这A。 由于我们这里迭代后的输入文件都是从输出文件中获取，所以我们需要将输出文件搞的和一开始输入文件一样，所以在map阶段需要输出<“A”,”content:B,C,D”>方便reduce输出和输入文件一样格式的输出。 在reduce阶段，此时对于键值B而言，会收到如下 <“B”,”link:A 0.333″> <“B”,”link:D 0.5″> <“B”,”alaph: A 0.25″> <“B”,”alaph: D 0.25″> <“B”,”content:A,D”> 我们根据不同的单词，将value整合。这的alaph=0.333*0.25+0.5*0.25,接着再加上阻尼系数等，得到最后的alaph值。然后利用content对应的value，最后输出<“B：0.375″,”A,D”> 这样迭代若干次。 附上代码：
1 package org.apache.hadoop.PageRank; 2 3 import java.util.ArrayList; 4 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 7 import org.apache.hadoop.fs.Path; 8 import org.apache.hadoop.io.Text; 9 import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 10 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 11 import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 12 13 public class PageRank { 14 15 public static void run(){ 16 17 } 18 19 public static void main(String[] args) throws Exception { 20 double factor=0; 21 if(args.length>1){ 22 factor=Double.parseDouble(args[0]); 23 }else{ 24 factor=0.85; 25 } 26 String input="hdfs://10.107.8.110:9000/PageRank_input"; 27 String output="hdfs://10.107.8.110:9000/PageRank/output"; 28 ArrayList<String> pathList=new ArrayList<String>(); 29 for(int i=0;i<20;i++){ 30 Configuration conf = new Configuration(); 31 conf.set("num","4"); 32 conf.set("factor",String.valueOf(factor)); 33 Job job = Job.getInstance(conf, "PageRank"); 34 job.setJarByClass(org.apache.hadoop.PageRank.PageRank.class); 35 job.setMapperClass(MyMapper.class); 36 job.setReducerClass(MyReducer.class); 37 job.setOutputKeyClass(Text.class); 38 job.setOutputValueClass(Text.class); 39 FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(input)); 40 FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(output)); 41 input=output; 42 pathList.add(output); 43 output=output+1; 44 45 System.out.println("the "+i+"th iterator is finished"); 46 job.waitForCompletion(true); 47 } 48 for(int i=0;i<pathList.size()-1;i++){ 49 Configuration conf=new Configuration(); 50 Path path=new Path(pathList.get(i)); 51 FileSystem fs=path.getFileSystem(conf); 52 fs.delete(path,true); 53 } 54 } 55 56 } 57 58 59 60 package org.apache.hadoop.PageRank; 61 62 import java.io.IOException; 63 import java.util.HashMap; 64 import java.util.Map; 65 66 67 import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 68 import org.apache.hadoop.io.Text; 69 import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 70 71 public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { 72 73 74 public void map(LongWritable ikey, Text ivalue, Context context) 75 throws IOException, InterruptedException { 76 String[] line=ivalue.toString().split(":"); 77 String content=line[1]; 78 int num=content.split(",").length; 79 String word=line[0].split(" ")[0]; 80 String alaph=line[0].split(" ")[1]; 81 context.write(new Text(word),new Text("content:"+content)); 82 for(String w:content.split(",")){ 83 context.write(new Text(w),new Text("link:"+word+" "+String.valueOf(1.0/num))); 84 context.write(new Text(w),new Text("alaph:"+word+" "+alaph)); 85 } 86 } 87 88 } 89 90 91 92 package org.apache.hadoop.PageRank; 93 94 import java.io.IOException; 95 import java.util.HashMap; 96 import java.util.Map; 97 98 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 99 import org.apache.hadoop.io.Text; 100 import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; 101 102 public class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { 103 104 public void reduce(Text _key, Iterable<Text> values, Context context) 105 throws IOException, InterruptedException { 106 // process values 107 Configuration conf=context.getConfiguration(); 108 double factor=Double.parseDouble(conf.get("factor")); 109 int num=Integer.parseInt(conf.get("num")); 110 111 Map<String,Double> alaph=new HashMap<String,Double>(); 112 Map<String,Double> link=new HashMap<String,Double>(); 113 114 String content=""; 115 for (Text val : values) { 116 String[] line=val.toString().split(":"); 117 if(line[0].compareTo("content")==0){ 118 content=line[1]; 119 }else { 120 String[] s=line[1].split(" "); 121 double d=Double.parseDouble(s[1]); 122 if(line[0].compareTo("alaph")==0){ 123 alaph.put(s[0],d); 124 }else if(line[0].compareTo("link")==0){ 125 link.put(s[0],d); 126 } 127 } 128 } 129 double sum=0; 130 for(Map.Entry<String,Double> entry:alaph.entrySet()){ 131 sum+=link.get(entry.getKey())*entry.getValue(); 132 } 133 134 System.out.println(" "); 135 System.out.println("sum is "+sum); 136 System.out.println(" "); 137 double result=factor*sum+(1-factor)/num; 138 context.write(_key,new Text(String.valueOf(result)+":"+content)); 139 140 } 141 142 }
我们可以看出，其实在MapReduce中我们将大把的精力花在了map的输出上，而之所以这样是因为我们不能直接利用他的结果，并且为了能迭代，我们又只能格式化输出，如果数据很多的，那么在map阶段将有很多的资源需要传递。总而言之，Hadoop让我们将大部分精力花在不该花的地方。 接下来看spark 。我这里用的是python，在pyspark下运行。输入文件： A:B,C,D
B:A,D
C:A
D:B,C 先看代码
def f(x): links=x[1][0] rank=x[1][1] n=len(links.split(",")) result=[] for s in links.split(","): result.append((s,rank*1.0/n)) return result file="hdfs://10.107.8.110:9000/spark_test/pagerank.txt" data=sc.textFile(file) link=data.map(lambda x:(x.split(":")[0],x.split(":")[1])) n=data.count() rank=link.mapValues(lambda x:1.0/n) for i in range(10): rank=link.join(rank).flatMap(f).reduceByKey(lambda x,y:x+y).mapValues(lambda x:0.15/n+0.85*x)
直接分析，data=sc.textFile(file)从hdfs中获取text文件。 通过data.collect()可以发现内容为
我们需要将其转换为键值对，那么这里就需要map函数 link=data.map(lambda
x:(x.split(“:”)[0],x.split(“:”)[1]))用于将文件转换为键值对 此时lambda x的x值为字符串，所以通过:将其分割
接着通过n=data.count()我们可以直接获得网站数，而不必手动输入 rank=link.mapValues(lambda
x:1.0/n)用于初始化各个网站的访问概率
接着通过link.join(rank)，让link和rank根据key而join进来
link.join(rank).flatMap(f)用于提取键值，由于输入的是(page,(links,rank)),所以这里定义了一个函数f用于分割links，让links分割成若干个link，并加上rank输出。
最后只需将其按照key值进行reduce即可 link.join(rank).flatMap(f).reduceByKey(lambda x,y:x+y)，这样就会将相同key的概率相加，得到alaph，接着再加上阻尼系数即可
link.join(rank).flatMap(f).reduceByKey(lambda x,y:x+y).mapValues(lambda
x:0.15/n+0.85*x)这样就是一个完整的计算 通过迭代若干次就可以了。 从代码量上说（虽然python比java简明）spark的确是比Hadoop好很多。原因也说了，1每次迭代不必将结果存放在文件中 2提供了更多的范式
