低版本的Hadoop实现 Apriori 算法Java代码

最新推荐文章于 2022-12-18 21:08:26 发布

laotumingke

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分类专栏：机器学习数据挖掘 hadoop 文章标签： hadoop java 算法 apriori

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/laotumingke/article/details/66973260

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本文介绍了如何使用低版本的Hadoop实现Apriori关联规则挖掘算法。核心在于通过MapReduce循环计算，识别候选项并统计频次，直至输出内容为空。输入文件格式、辅助类Assistance.java及MapReduce主程序AprioriMapReduce.java的实现细节均有详述。注意在处理大量候选项时可能对内存要求较高。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Apriori 关联规则挖掘的一种算法，其逻辑简单，网上有很多关于算法逻辑的介绍，在此不再赘述。使用hadoop实现Apriori算法的核心在于，循环计算，在Map过程对候选项进行识别，Combine过程和Reduce 过程实现对候选项集的频次统计，并最终输出满足条件的项集合。
可以这样理解：

根据输入文件，识别所有候选项A,B,C…
Reduce过程统计ABC等候选项的频次，输出不小于最小支持数量的项集；
此时上一个MapReduc过程已经结束，保存输出结果后，开启下一次的Map过程，结合上一个过程的输出，对候选项做连接操作，如生成AB，AC等，Map过程扫描源数据，类似Wordcount的Map过程；
Combine和Reduce过程简单时间频率统计，输出满足条件的项集；
重复3-4直到输出内容为空。

按照逻辑过程，实现代码如下，首先需要辅助类Assitance .java，实现连接项集，保存输出结果等操作：

package myapriori;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
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.util.LineReader;

public class Assitance {
   

    public static List<List<String>> getNextRecord(String nextrecord,
            String isDirectory) {
        boolean isdy = false ;
        if(isDirectory.equals("true")){
            isdy = true;
        }
        List<List<String>> result = new ArrayList<List<String>>();

        try {
            Path path = new Path(nextrecord);

            Configuration conf = new Configuration();

            FileSystem fileSystem = path.getFileSystem(conf);

            if (isdy) {
                FileStatus[] listFile = fileSystem.listStatus(path);
                for (int i = 0; i < listFile.length; i++) {
                    result.addAll(getNextRecord(listFile[i].getPath()
                            .toString(), "false"));
                }
                return result;
            }

            FSDataInputStream fsis = fileSystem.open(path);
            LineReader lineReader = new LineReader(fsis, conf);

            Text line = new Text();
            while (lineReader.readLine(line) > 0) {
                List<String> tempList = new ArrayList<String>();
                // ArrayList<Double> tempList = textToArray(line);

                String[] fields = line.toString()
                        .substring(0, line.toString().indexOf("]"))
                        .replaceAll("\\[", "").replaceAll("\\]", "").replaceAll("\t", "").split(",");
                for (int i = 0; i < fields.length; i++) {
                    tempList.add(fields[i].trim());
                }
                Collections.sort(tempList);
                result.add(tempList);

            }
            lineReader.close();
            result = connectRecord(result);
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }


        return result;
    }

    private static List<List<String>> connectRecord(List<List<String>> result) {

        List<List<String>> nextCandidateItemset = new ArrayList<List<String>>();
        for (int i = 0; i < result.size()-1; i++) {

            HashSet<String> hsSet = new HashSet<String>();
            HashSet<String> hsSette

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