Java操作Spark简单案例《好友推荐》

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前言

  由于Scala语言编写Spark应用程序的便捷性。之前的案例操作都是用的Scala语言。但是由于大部分人都是学的Java，这里我使用Java编写了一个简单的Spark应用程序。如有不足，敬请指正！！！

数据介绍

  输入数据如下所示：

hello  hadoop  cat
world  hadoop  hello  hive
cat  tom  hive
mr  hive  hello
hive  cat  hadoop  world  hello  mr
hadoop  tom  hive  world
hello  tom  world  hive  mr

  下面我解释一下上面数据的含义。就拿第二行来说：这个人叫world，他有三个好友，分别是：hadoop、hello和hive。hadoop、hello和hive之间就是间接好友。

  在经历下面的程序之后，输出的数据如下：

mr_cat:1
world_tom:2
tom_hive:3
hello_hadoop:3
tom_mr:1
mr_hadoop:1
hello_cat:2
hadoop_cat:2
world_cat:1
world_mr:2

程序介绍

  在上面的介绍中，我们知道了什么是直接好友与间接好友。在A的关系中，C和D是间接好友，在B的关系中，C和D也可能是间接好友。所以我们这个程序就是求出这种间接好友的数量。这对间接好友关系出现的次数越多、频率越高。这对间接好友就越有价值。

  注意：A和B是间接好友的话，B和A也是间接好友，这两对间接好友对我们来说都是一样的意思，可是却分开进行统计，这样的结果显然不是我们想要的。
  为了解决这个问题，我设计了一个String字符串拼接。如果A和B是间接好友，就根据某个规则来设计为：A_B。详情如下代码：

public static String addStr(String str1,String str2){
    if(str1.compareTo(str2) >= 0){
    	return str1 + "_" + str2;
    }else{
   		return str2 + "_" + str1;
   	}	
 }

代码区

package com.hpe.spark.instane;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import scala.Tuple2;

public class Fof {
	public static void main(String[] args) {
		SparkConf conf = new SparkConf();
		conf.setMaster("local");
		conf.setAppName("Fof");
		
		//在java中声明应用上下文
		@SuppressWarnings("resource")
		JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
		jsc.setLogLevel("WARN");
		
		//获取初始RDD
		JavaRDD<String> rdd = jsc.textFile("d:/data/friend.txt");
		
		
		//分词,直接好友计数为0，间接好友计数为1
		JavaPairRDD<String, Integer> flatMapToPairRDD = rdd.flatMapToPair(new PairFlatMapFunction<String, String, Integer>() {

			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Iterable<Tuple2<String, Integer>> call(String input)
					throws Exception {
				List<Tuple2<String, Integer>> list = new ArrayList<Tuple2<String, Integer>>();
				String[] words = input.split("\t");
				String me = words[0];
				for (int i=1 ; i<words.length ; i++ ) {
					list.add(new Tuple2<String, Integer>(addStr(me,words[i]), 0));
					for(int j=i+1 ; j<words.length ; j++){
						list.add(new Tuple2<String, Integer>(addStr(words[j],words[i]), 1));
					}
				}
				
				return list;
			}
		});
		
		//分组
		JavaPairRDD<String, Iterable<Integer>> groupByKeyRDD = flatMapToPairRDD.groupByKey();
		
		//同一组内的数据若有直接好友关系，整组删除。否则计数累加
		JavaPairRDD<String, Integer> javaPairRDD = groupByKeyRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String,Iterable<Integer>>, String, Integer>() {

			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public Tuple2<String, Integer> call(
					Tuple2<String, Iterable<Integer>> values) throws Exception {
				boolean bool = false;
				int count = 0;
				
				String name = values._1;
				Iterable<Integer> flags = values._2;
				
				//统计间接好友出现的次数
				for (Integer flag : flags) {
					if(flag == 0){
						bool = true;
					}
					count++;
				}
				
				//如果不是直接好友，就是间接好友,只返回间接好友
				if(bool == false){
					return new Tuple2<String, Integer>(name, count);
				} else{
					return new Tuple2<String, Integer>("直接好友", 0);
				}
			}
		});
		
		//输出
		javaPairRDD.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String,Integer>>() {

			private static final long serialVersionUID = 1L;

			@Override
			public void call(Tuple2<String, Integer> friend) throws Exception {
				if(friend._2 != 0){
					System.out.println(friend._1 + ":" + friend._2);
				}
			}
		});
		
		//释放资源
		jsc.stop();
		
	}
	
	//拼接字符串
	public static String addStr(String str1,String str2){
		if(str1.compareTo(str2) >= 0){
			return str1 + "_" + str2;
		}else{
			return str2 + "_" + str1;
		}	
	}
	
}