吴裕雄--天生自然HADOOP学习笔记：hadoop集群实现PageRank算法实验报告

实验课程名称：大数据处理技术

实验项目名称：hadoop集群实现PageRank算法

实验类型：综合性

实验日期：2018年 6 月4日-6月14日

学生姓名	吴裕雄	学号	15210120331
班级	软工三班	专业名称	软件工程
实验组 其他成员	无
实验地点	F110
实验成绩 （教师签名）

实验目的与要求

了解PageRank算法

学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题

搭建hadoop分布式集群

编写mapreduce代码

根据输入的网页链接数据，能够得到最终的pagerank结果

实验原理与内容

一、什么是pagerank

　　PageRank的Page可是认为是网页，表示网页排名，也可以认为是Larry Page(google 产品经理)，因为他是这个算法的发明者之一，还是google CEO（^_^）。PageRank算法计算每一个网页的PageRank值，然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序。它的思想是模拟一个悠闲的上网者，上网者首先随机选择一个网页打开，然后在这个网页上呆了几分钟后，跳转到该网页所指向的链接，这样无所事事、漫无目的地在网页上跳来跳去，PageRank就是估计这个悠闲的上网者分布在各个网页上的概率。

二、最简单pagerank模型

　　互联网中的网页可以看出是一个有向图，其中网页是结点，如果网页A有链接到网页B，则存在一条有向边A->B，下面是一个简单的示例：

　这个例子中只有四个网页，如果当前在A网页，那么悠闲的上网者将会各以1/3的概率跳转到B、C、D，这里的3表示A有3条出链，如果一个网页有k条出链，那么跳转任意一个出链上的概率是1/k，同理D到B、C的概率各为1/2，而B到C的概率为0。一般用转移矩阵表示上网者的跳转概率，如果用n表示网页的数目，则转移矩阵M是一个n*n的方阵；如果网页j有k个出链，那么对每一个出链指向的网页i，有M[i][j]=1/k，而其他网页的M[i][j]=0；上面示例图对应的转移矩阵如下：

初试时，假设上网者在每一个网页的概率都是相等的，即1/n，于是初试的概率分布就是一个所有值都为1/n的n维列向量V0，用V0去右乘转移矩阵M，就得到了第一步之后上网者的概率分布向量MV0,（nXn）*(nX1)依然得到一个nX1的矩阵。下面是V1的计算过程：

注意矩阵M中M[i][j]不为0表示用一个链接从j指向i，M的第一行乘以V0，表示累加所有网页到网页A的概率即得到9/24。得到了V1后，再用V1去右乘M得到V2，一直下去，最终V会收敛，即Vn=MV(n-1)，上面的图示例，不断的迭代，最终V=[3/9,2/9,2/9,2/9]'：

三.原理介绍
　　有关pagerank的原理和各种情况网络上的资料比较多，我们省略掉中间的很多高深的数学证明，给出比较简单的原理介绍：
　　(1).PR的核心思想有2点：

• 如果一个网页被很多其他网页链接到的话说明这个网页比较重要，也就是PR值会相对较高
• 如果一个PR值很高的网页链接到一个其他的网页，那么被链接到的网页的PR值会相应地因此而提高

　　(2).WIKI上有一个PR的简便算法，它不考虑转移概率，而是采用的是迭代的方式，每次都更新所有网页的PR值，更新的方式就是将每个网页的PR值平摊分给它指向的所有网页，每个网页累计所有指向它的网页平摊给它的值作为它该回合的PR值，直到全部网页的PR值收敛了或者满足一定的阈值条件就停止。

　　(3).ABCD的初始PR值都是1，现在A投票给BCD，所以用所以给BCD的PR值都加上A的PR/3，同理，B投票给AD，所以AD的PR值都要加上B的PB/2，CD同理，这样一轮完成后，ABCD都有了新的PR值，再重复上面的步骤，直到相邻两次的误差达到精度要求为止。

　　(4).上面的算法有个问题，如果每次都把原始的PR值和获得的投票的PR值直接相加作为新的PR值，结果容易受到初始误差的影响，所以有一种方法是选择将原有的PR值乘以一个系数加上获得投票的PR和乘以另一个系数，这样得到的结果更合理，经过很多互联网公司的实验结果来看，一般会使用0.85和0.15两个系数。

四.PageRank简单计算
　　假设一个由只有4个页面组成的集合：A，B，C和D。如果所有页面都链向A，那么A的PR（PageRank）值将是B，C及D的和。

继续假设B也有链接到C，并且D也有链接到包括A的3个页面。一个页面不能投票2次。所以B给每个页面半票。以同样的逻辑，D投出的票只有三分之一算到了A的PageRank上。

换句话说，根据链出总数平分一个页面的PR值。

以下所示的例子可以更容易理解PageRank的具体计算过程：

五、终止点问题

　　上述上网者的行为是一个马尔科夫过程的实例，要满足收敛性，需要具备一个条件：

图是强连通的，即从任意网页可以到达其他任意网页：

　　互联网上的网页不满足强连通的特性，因为有一些网页不指向任何网页，如果按照上面的计算，上网者到达这样的网页后便走投无路、四顾茫然，导致前面累计得到的转移概率被清零，这样下去，最终的得到的概率分布向量所有元素几乎都为0。假设我们把上面图中C到A的链接丢掉，C变成了一个终止点，得到下面这个图：

对应的转移矩阵为：

连续迭代下去，最终所有元素都为0：　

六、陷阱问题

　　另外一个问题就是陷阱问题，即有些网页不存在指向其他网页的链接，但存在指向自己的链接。比如下面这个图：

上网者跑到C网页后，就像跳进了陷阱，陷入了漩涡，再也不能从C中出来，将最终导致概率分布值全部转移到C上来，这使得其他网页的概率分布值为0，从而整个网页排名就失去了意义。如果按照上面图对应的转移矩阵为：　

不断的迭代下去，就变成了这样：

七、解决终止点问题和陷阱问题

　　上面过程，我们忽略了一个问题，那就是上网者是一个悠闲的上网者，而不是一个愚蠢的上网者，我们的上网者是聪明而悠闲，他悠闲，漫无目的，总是随机的选择网页，他聪明，在走到一个终结网页或者一个陷阱网页（比如两个示例中的C），不会傻傻的干着急，他会在浏览器的地址随机输入一个地址，当然这个地址可能又是原来的网页，但这里给了他一个逃离的机会，让他离开这万丈深渊。模拟聪明而又悠闲的上网者，对算法进行改进，每一步，上网者可能都不想看当前网页了，不看当前网页也就不会点击上面的连接，而上悄悄地在地址栏输入另外一个地址，而在地址栏输入而跳转到各个网页的概率是1/n。假设上网者每一步查看当前网页的概率为a，那么他从浏览器地址栏跳转的概率为(1-a)，于是原来的迭代公式转化为：

现在我们来计算带陷阱的网页图的概率分布：

重复迭代下去，得到：

可以看到C虽然占了很大一部分pagerank值，但其他网页页获得的一些值，因此C的链接结构，它的权重确实应该会大些。

八、用Map-reduce计算Page Rank

　　上面的演算过程，采用矩阵相乘，不断迭代，直到迭代前后概率分布向量的值变化不大，一般迭代到30次以上就收敛了。真的的web结构的转移矩阵非常大，目前的网页数量已经超过100亿，转移矩阵是100亿*100亿的矩阵，直接按矩阵乘法的计算方法不可行，需要借助Map-Reduce的计算方式来解决。实际上，google发明Map-Reduce最初就是为了分布式计算大规模网页的pagerank，Map-Reduce的pagerank有很多实现方式，我这里计算一种简单的。

　　考虑转移矩阵是一个很多的稀疏矩阵，我们可以用稀疏矩阵的形式表示，我们把web图中的每一个网页及其链出的网页作为一行，这样第四节中的web图结构用如下方式表示：

1 A    B    C    D2 B    A    D3 C    C4 D    B    C

　　A有三条出链，分别指向B、C、D，实际上，我们爬取的网页结构数据就是这样的。

　　1、Map阶段

　　Map操作的每一行，对所有出链发射当前网页概率值的1/k，k是当前网页的出链数，比如对第一行输出<B，1/3*1/4>,<C，1/3*1/4>,<D，1/3*1/4>;

　　2、Reduce阶段

　　Reduce操作收集网页id相同的值，累加并按权重计算，pj=a*(p1+p2+...Pm)+(1-a)*1/n，其中m是指向网页j的网页j数，n所有网页数。

　　思路就是这么简单，但是实践的时候，怎样在Map阶段知道当前行网页的概率值，需要一个单独的文件专门保存上一轮的概率分布值，先进行一次排序，让出链行与概率值按网页id出现在同一Mapper里面，整个流程如下：

实验设备与软件环境

Windows 10

Vmware虚拟机

Centos7

实验过程与结果（可贴图）

1、安装好两台Centos机器

网络配置

查看client机的网络连接模式

a.右键选择Centos客户机。

b.点击"设置"

c.网络适配器.

查看DHCP的分配网段

a.vmware-->编辑-->虚拟网络编辑器

b.选中V8条目

c.下方显示的V8的详细信息。

d.点击DHCP的设置.

e.查看分配网段.

静态IP配置（每台机器都要执行）

1.切换root用户

$>su root

2.编辑vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736

a.备份文件

$>cd /etc/sysconfig/network-scripts

$>cp ifcfg-eno16777736 ifcfg-eno16777736.bak

b.进入/etc/sysconfig/network-scripts

$>cd /etc/sysconfig/network-scripts

c.编辑ifcfg-eno16777736文件

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736

HWADDR=60:D8:19:D4:A5:E2

ESSID="X4140"

MODE=Managed

KEY_MGMT=WPA-PSK

TYPE=Wireless

BOOTPROTO=static #将这个改为具体模式

IPADDR=192.168.157.128 #对应host文件的具体IP（另一台配：192.168.157.129）

NETMASK=255.255.255.0  #子网掩码

GATEWAY=192.168.1.1 #默认网关

DNS1=192.168.1.1

DEFROUTE=yes

IPV4_FAILURE_FATAL=no

IPV6INIT=yes

IPV6_AUTOCONF=yes

IPV6_DEFROUTE=yes

IPV6_FAILURE_FATAL=no

IPV6_ADDR_GEN_MODE=stable-privacy

NAME=X4140

UUID=4eee027c-d4ab-4f64-b2bf-1d8cdd697954

ONBOOT=yes

SECURITYMODE=open

MAC_ADDRESS_RANDOMIZATION=default

PEERDNS=yes

重启网络服务

$>su root

$>service network restart

查看ip这是是否配置正确 ---------ip addr

免密登录

时间同步

安装（两台机器都要执行）

     a)下载jdk-8u151-linux-x64.tar.gz

b)tar开

$>su centos ; cd

$>tar -xzvf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/src

c)验证jdk是否成功

$>cd /usr/local/src/jdk1.8.0_151/bin

$>./java  -version

配置jdk环境变量

  1.编辑/etc/profile

$>sudo vim /etc/profile

...

# JAVA

export  JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_151

export  JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre

export CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib

exprot  PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

2.使环境变量即刻生效

$>source /etc/profile

3. 替换默认的java

$> rm -rf /etc/alternatives/java

$> ln -s /usr/java/jdk1.8.0_151/bin/java /etc/alternatives/java

3.进入任意目录下,测试是否ok

$>cd ~

$>java  -version 

安装HADOOP软件

1.安装hadoop

a)下载hadoop-2.7.3.tar.gz

b)tar开

$>su centos ; cd ~

$>cp hadoop-2.7.3.tar.gz /usr/local/src

$>tar -xzvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local/src

c)无

d)验证hadoop安装是否成功

$>cd /usr/local/src/hadoop-2.7.3/bin

$>./hadoop version

2.配置hadoop环境变量

$>sudo vim /etc/profile

...

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_151

exprot PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export HADOOP_HOME= /usr/loca/src/hadoop-2.7.3

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

3.生效

$>source /etc/profile

4.进入任意目录下,测试是否ok

$>cd ~

$>hadoop  version 

   5.su 进入root用户

一般都在root用户下安装

配置hadoop-env.sh

配置core-site.xml

配置hdfs-site.xml

配置mapred-site.xml

配置yarn-site.xml

添加masters

添加slaves

启动集群

启动集群之前，需要主节点中格式化hdfs（仅主节点执行）。

登录50070查看是否成功

然后登录8088

编写代码文件：

使用shell脚本和hadoop streaming调用上面的python代码

上传文件

执行zpmr.sh

结果

操作异常问题与解决方案

1、原本两台机器已经设置好ssh免密登录，重装其中一台之后，再次设置ssh免密登录时出错。

答：应该将其中好的那一台原有的配置清除掉：ssh keygen -R 新需要连接的ip

2、编写脚本文件里面的hadoop jar包命令出错。

答：使用hadoop jar的绝对路径，并且把需要执行的文件都上传到hdfs，那样就不会报错了。

实验总结

通过本次hadoop集群的搭建以及使用python来实现pagerange算法，我对Hadoop集群的搭建有了更深刻的理解和认识，具体主要是：完全分布式hdfs各个文件的配置，相关网络配置，ssh免密登录，添加映射等相关操作。对map和reduce这两个的基本工作流程及python代码也有了更加具体的认识和了解，具体内容包括有：把第一次map之后的结果的键值对作为reduce的输入，reduce工作完了之后，将结果返回给master节点，也可以直接写入本地磁盘等相关的知识内容。对pagerange这个算法的原理及其对应python代码的实现也有了更加深刻、清晰的认识，具体是：解析txt文件，格式化输出数据，构建pagerange矩阵并且进行相关的矩阵向量的求解等相关的知识内容。

对使用hadoop hdfs的相关命令操作也更加熟练了，例如：上传：hadoop fs -put 文件路径 / ，查看hadoop fs -ls / ,删除：hadoop fs -rm/-rmdir /文件名称等命令的使用。最后是编写和使用shell脚本来调用和执行相关的文件代码，使得我对这一块原本比较陌生的地方有了更加好的体悟，但一开始写shell脚本及里面所需要使用到的hadoop相关导入jar包操作等命令，可以说是困难重重的，但经过努力去理解和学习，最终还是把问题都解决了。

所以总的来说，这次的期末作业实验还是学到和巩固了这一学期所学的知识。也很感谢老师的指导和同学们的学习经验讨论和给予的帮助，谢谢...