### MapReduce统计度分布知识点详解
#### 一、概述
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集（通常是大于1TB的数据）。它是由Google提出的，随后Hadoop项目实现了这一模型，使得用户可以在集群上分布式地处理大型数据集。在本案例中，“mapreduce统计度分布”是指使用MapReduce技术来实现一种特定的统计方法——度分布统计。
#### 二、背景与应用场景
**度分布统计**是图论中的一个重要概念，通常应用于社交网络分析、复杂网络研究等领域。它主要用来统计图中各个节点的邻居数量，即每个节点与其他多少个节点相连。在实际应用中，例如分析社交网络中的好友关系时，我们可以通过计算每个用户的“度”来了解社交网络中的结构特征。
#### 三、关键技术点
1. **Hadoop MapReduce框架**：一个基于Java开发的分布式计算框架，可以将任务拆分成多个子任务（Map和Reduce）并行执行。
2. **Map函数**：将输入数据转换成键值对的形式，便于后续处理。
3. **Reduce函数**：接收Map阶段产生的键值对，进行聚合操作。
4. **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：用于存储海量数据的分布式文件系统，能够提供高吞吐量的数据访问能力。
#### 四、代码解析
##### 1. Mapper类实现
```java
public static class TokenizerMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
String[] values = {itr.nextToken(), itr.nextToken()};
context.write(new Text(values[1]), new Text(values[0]));
context.write(new Text(values[0]), new Text(values[1]));
}
}
```
- **功能说明**：此Mapper类的主要作用是从输入文本中提取出节点之间的连接关系，并将其转换为键值对形式，以便后续处理。
- **输入格式**：每一行输入包含两个节点ID，用空格分隔。
- **输出格式**：对于每一对节点ID (A, B)，输出两组键值对：<B, A> 和 <A, B>。这样做的目的是为了确保无论节点A连接到B还是B连接到A，都可以被正确地统计。
##### 2. Reducer类实现
```java
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, Text, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
Set<Integer> connections = new HashSet<>();
for (Text val : values) {
connections.add(Integer.parseInt(val.toString()));
}
context.write(key, new IntWritable(connections.size()));
}
}
```
- **功能说明**：此Reducer类的主要功能是对Map阶段产生的键值对进行聚合处理，计算每个节点的度数。
- **输入格式**：键为节点ID，值为与该节点相连的所有其他节点ID。
- **输出格式**：输出结果为键值对：<节点ID, 度数>，其中度数为该节点连接的其他节点的数量。
#### 五、配置与运行
```java
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("fs.default.name", "hdfs://ubuntu1:9000");
conf.set("hadoop.job.ugi", "fzwl,fzwl");
String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
Job job = new Job(conf, "degree count");
job.setJarByClass(degree.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(Text.class);
// 设置Reducer
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
// 设置输入输出路径
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if (fs.exists(new Path(otherArgs[1]))) {
fs.delete(new Path(otherArgs[1]), true);
}
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
```
- **配置说明**：
- `conf.set("fs.default.name", "hdfs://ubuntu1:9000");`：设置HDFS的默认地址。
- `conf.set("hadoop.job.ugi", "fzwl,fzwl");`：设置用户权限。
- `FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));`：设置输入路径。
- `FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));`：设置输出路径。
- **运行说明**：此主函数首先初始化一个Job对象，并对其进行一系列配置，包括指定Mapper、Reducer类等。最后通过调用`job.waitForCompletion(true)`来启动MapReduce任务。
#### 六、总结
通过上述代码和解析，我们可以了解到如何使用Hadoop MapReduce框架来实现度分布统计。这种方法不仅适用于大数据环境下的高效计算，而且具有良好的可扩展性。此外，通过对Map和Reduce函数的设计，还可以进一步优化算法性能，提高处理速度。
