Hadoop系列(5):MapReduce实现PageRank

1、PageRank 原理

(1) 算法定义：

PageRank 算法

输入：所有节点的初始权重值；节点邻接矩阵；迭代次数n 输出：节点权重值 while i <  n:     for x in nodelist:          PR(x) = a + (1-a)*sum(PR(t)/C(t))     end for end i

其中a为常数，一般取0.15。t为与指向x的所有节点(t->x), C(t)表示t节点的出度。

（2）算法示例（注：为简单起见，示例中省去了常量a和系数1-a）

PR(n2）=PR(n5)/C(n5)+PR(n1)/C(n1)=0.2/3+0.2/0.1=0.166 

在计算节点n3时，仍使用PR(n2)=0.2。在图中所有节点更新一遍后，节点的PR值才会更新。

2、MapReduce 实现 PageRank

思路简介：

1、预处理输入文件

由于PageRank为迭代算法，map的输入与reduce的