【简易大数据应用】购物篮数据的关联分析

一、应用内容

某大型商场预计在下个周进行一次大型的促销活动，促销的主要手段为捆绑销售，即将某些商品进行捆绑销售并以一定的折扣卖出。然而，捆绑并不是随机的，商场希望捆绑的商品都是关联的，即若在平时用户买了商品A，则他有大概率会买商品B的话，将A和B进行捆绑就有很大概率比单卖的话销量更高，即和B是关联商品。现要求设计一个大数据算法，利用大数据相关的技术，获取尽可能多的关联商品集合，以帮助该商场获得尽可能多的利润。然而，偶尔的关联性并不能很好地说明物品间的联系，因此，给定该商场最近10天的所有销售记录(用户的购买记录) t，若存在一个商品集合s = {A，B，C} ?t，s若能频繁地出现在销售记录中,则s就可能是一个关联的商品集合。为了量化该频繁性，给定一个参数d，d为正整数，若|s|不小于d，则s就是一个关联集合，请设计算法求出所有的关联集合，给出用到的大数据的相关技术，编写相应代码并演示。

输入：

10 天的销售数据文件 data.txt，文件中每一行代表一个用户的购买记录，如“apple， milk，beef”表示用户一次性买了苹果、牛奶和牛肉。因只用于测试，该文件仅有 10000行左右的数据。（测试数据见附件！）

d：需要满足的最小频繁度；

输出：

返回所有的关联集合以及它们各自的频繁度，且集合内商品的数量不小于2。

二、开发环境及技术

    编译环境：Ubuntu 18.04

    使用技术 ：Hadoop，MapReduce

　开发工具:Eclipse

三、设计与实现

    简化：

　　本题为求解所有的关联集合，给定某个集合S，若S出现在数据集中的次数达到了d 以上,输出S即可,因此,本题转化为求S的个数的问题,基于MapReduce的特性,我们Map 的输出一定得是<集合,在当前数据集中存在的个数>这样的一个键值对，然而，数据集给的是一条一条的记录，一个记录里可能包含了很多的集合，因此，本题的难点在于如何把这些集合都拆解出来，而拆解集合其实就是一个求子集的过程，每读到一条购物记录，则将其所有子集拆出来(只含1项的去掉)，然后转化为<子集，1>的形式，这样又变成了1个wordcount问题,Reduce过程几乎不用做任何处理。所以，当数据集被读入时，每读到一个购物记录，则生成该购物记录的所有子集，剔除其中只含有1个商品的子集，并将每个子集计数为1，并输出。Reduce端不需要做任何处理，只要判断某个集合的计数是否不小于d，若不小于d则输出即可，本题完结。

    总结：在Map的输入阶段将每一行的数据的子集求解出来，在Map的输出阶段输出每一条的记录，最后在Reduce阶段判断某个集合的计数是否不小于d，若不小于d则输出即可。

设计

　　在Map的输入阶段将每一行的数据的子集求解出来，在Map的输出阶段输出每一条的记录，最后在Reduce阶段判断某个集合的计数是否不小于d，若不小于d则输出即可。

求子集：

　　现有n个元素的集合，先求得（n-1）个元素的所有子集，再将第n个元素加入到之前的所有子集之中，这就实现了求n个元素的子集。

实现

1）在eclipse编译环境中运行ShoppingData类，结果如图所示

2）之后，需要将Java应用程序打包生成JAR包，部署到Hadoop平台上运行，如图。

3）可以把词频统计程序放在“/usr/local/hadoop/myapp”目录下。如果该目录不存在，可以使用如下命令创建：

cd /usr/local/hadoop

mkdir myapp

4） 在运行程序之前，需要启动Hadoop，命令如下：

cd /usr/local/hadoop

./sbin/start-dfs.sh

5）在启动Hadoop之后，需要首先删除HDFS中与当前Linux用户hadoop对应的input和output目录（即HDFS中的“/user/hadoop/input”和“/user/hadoop/output”目录），这样确保后面程序运行不会出现问题，具体命令如下

cd /usr/local/hadoop

./bin/hdfs dfs -rm -r input

./bin/hdfs dfs -rm -r output

6）然后，再在HDFS中新建与当前Linux用户hadoop对应的input目录，即“/user/hadoop/input”目录，具体命令如下：

cd /usr/local/hadoop

./bin/hdfs dfs -mkdir input

7）将数据文件data.txt上传到HDFS中的“/user/hadoop/input”目录下，命令如下：

./bin/hdfs dfs -put /usr/local/data.txt input(数据文件存放在/usr/local目录下)

 8）最后，就可以在Linux系统中，使用hadoop jar命令运行程序，命令如下：

cd /usr/local/hadoop

./bin/hadoop jar ./myapp/ShoppingData.jar input output

9）词频统计结果已经被写入了HDFS的“/user/hadoop/output”目录中，可以执行如下命令查看词频统计结果：

cd /usr/local/hadoop

./bin/hdfs dfs -cat output/*

 结果如图所示（此处仅展示两张图）：

附录：

ShoppingData项目代码如下：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.Scanner;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

import java.util.ArrayList;

public class ShoppingData{
    
    public ShoppingData(){
    }
    
    //最小频繁度
    public static int d=2;
    
     public static void main(String[] args) throws Exception {
        Scanner input=new Scanner(System.in);
        System.out.println("请输入最小频繁度: ");
        d = input.nextInt();
        
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = (new GenericOptionsParser(conf, args)).getRemainingArgs();
        if(otherArgs.length < 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount  [...] ");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "Shooping Data");
        job.setJarByClass(ShoppingData.class);
        job.setMapperClass(ShoppingData.TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(ShoppingData.IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(ShoppingData.IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
        for(int i = 0; i < otherArgs.length - 1; ++i) {
            FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[i]));
        }
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[otherArgs.length - 1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
    }
     
    public static class TokenizerMapper extends Mapper {
        private static final IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        public TokenizerMapper() {
        }
        public void map(Object key, Text value, Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString(),","); 
            //定义数组
            ArrayList arrayList = new ArrayList<>();
            //添加一行打所有数据
            while(itr.hasMoreTokens()) {
                arrayList.add(itr.nextToken());
//                this.word.set(itr.nextToken());
//                context.write(this.word, one);
            }
//            System.out.println("读入的数据为: ");
//            System.out.println(arrayList);
            //获取子集
            ArrayList> allList = sub(arrayList,0);
//            System.out.println("子集为: ");
//            System.out.println(allList);
            //获取有效子集
            ArrayList> resList = new ArrayList<>();
            for(ArrayList item: allList) {
                if(item.size()>1){
                    //newSubset.addAll(item);
                    resList.add(item);
                }
            }
//            System.out.println("有效子集为: ");
//            System.out.println(resList);
            //设定key-value
            for(ArrayList item: resList){
                this.word.set(item.toString());
                context.write(this.word, one);
                
//                System.out.println("word为: ");
//                System.out.println(this.word);
            }
            
        }
    }
    
    
    public static class IntSumReducer extends Reducer {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        public IntSumReducer() {
        }
        public void reduce(Text key, Iterable values, Reducer.Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            IntWritable val;
            for(Iterator i$ = values.iterator(); i$.hasNext(); sum += val.get()) {
                val = (IntWritable)i$.next();
            }
            
            this.result.set(sum);
            //当num大于最小频繁度时，进行打印
            if(this.result.get() >= d) 
                context.write(key, this.result);
        }
    }

    public static ArrayList> sub(ArrayList arr, int index) {
        //声明一个装子集的集合
        ArrayList> all = new ArrayList>();
        //判断:如果传入的集合长度==传入的元素索引(实质上是要求子集的元素个数),即前面的所有元素都安排完了
        if(arr.size() == index){
            //添加一个空的集合
            all.add(new ArrayList());
        }else{
            //递归调用:从索引为0的元素开始将索引增加不断调用
            all = sub(arr, index+1);
            //获得当前索引的元素
            String item = arr.get(index);
            //声明一个装所有(index-1)个元素的所有子集元素+当前索引元素的集合
            ArrayList> subsets =  new ArrayList>();
            //遍历包含index-1的所有子集和的集合,将其中的子集输出
            for(ArrayList s: all){
                //声明一个新的数组来装(index-1)个元素的所有子集元素+当前索引index元素的集合
                ArrayList newSubset = new ArrayList();
                //先将(index-1)个元素的每一个子集添加到新的集合中
                newSubset.addAll(s);
                //再将index位置的元素添加进去
                newSubset.add(item);
                //最后将新的子集添加到集合subsets中
                subsets.add(newSubset);
            }
            //最后将加入新的元素后的所有子集添加到包含(index-1)个元素的所有子集的集合当中当中
            all.addAll(subsets);
        }
        return all;
    }

}