1,商城:是单商家,多买家的商城系统。数据库是mysql,语言java。

2,sqoop1.9.33:在mysql和hadoop中交换数据。

3,hadoop2.2.0:这里用于练习的是伪分布模式。

4,完毕内容:喜欢该商品的人还喜欢,同样购物喜好的好友推荐。

步骤:

1,通过sqoop从mysql中将 “用户收藏商品” (这里用的是用户收藏商品信息表作为推荐系统业务上的根据,业务根据能够非常复杂。这里主要介绍推荐系统的基本原理,所以推荐根据非常easy)的表数据导入到hdfs中。

2,用MapReduce实现推荐算法。

3,通过sqoop将推荐系统的结果写回mysql。

4,java商城通过推荐系统的数据实现<喜欢该商品的人还喜欢,同样购物喜好的好友推荐。>两个功能。

实现:

1,

推荐系统的数据来源:

左边是用户,右边是商品。用户每收藏一个商品都会生成一条这种信息,<喜欢该商品的人还喜欢,同样购物喜好的好友推荐。>的数据来源都是这张表。

sqoop导入数据,这里用的sqoop1.9.33。sqoop1.9.33的资料非常少,会出现一些错误,搜索不到的能够发到我的邮箱keepmovingzx@163.com。

创建链接信息

这个比較简单

创建job

信息填对就能够了

导入数据运行 start job --jid 上面创建成功后返回的ID

导入成功后的数据

2,eclipse开发MapReduce程序

ShopxxProductRecommend<喜欢该商品的人还喜欢>

整个项目分两部,一,以用户对商品进行分组,二,求出商品的同现矩阵。

第1大步的数据为输入參数对商品进行分组

输出參数:

二,以第一步的输出数据为输入求商品的同现矩阵

输出数据

第一列数据为当前商品,第二列为与它相似的商品,第三列为相似率(越高越相似)。

整个过程就完了,以下

package xian.zhang.common;

import java.util.regex.Pattern;

public class Util {
public static final Pattern DELIMITER = Pattern.compile("[\t,]");
}
package xian.zhang.core;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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; /**
* 将输入数据 userid1,product1 userid1,product2 userid1,product3
* 合并成 userid1 product1,product2,product3输出
* @author zx
*
*/
public class CombinProductInUser { public static class CombinProductMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] items = value.toString().split(",");
context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(items[0])), new Text(items[1]));
}
} public static class CombinProductReducer extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, Text>{ @Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
Iterator<Text> it = values.iterator();
sb.append(it.next().toString());
while(it.hasNext()){
sb.append(",").append(it.next().toString());
}
context.write(key, new Text(sb.toString()));
} } @SuppressWarnings("deprecation")
public static boolean run(Path inPath,Path outPath) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{ Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf,"CombinProductInUser"); job.setJarByClass(CombinProductInUser.class);
job.setMapperClass(CombinProductMapper.class);
job.setReducerClass(CombinProductReducer.class); job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, inPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath); return job.waitForCompletion(true); } }
package xian.zhang.core;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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; /**
* 将输入数据 userid1,product1 userid1,product2 userid1,product3
* 合并成 userid1 product1,product2,product3输出
* @author zx
*
*/
public class CombinProductInUser { public static class CombinProductMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] items = value.toString().split(",");
context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(items[0])), new Text(items[1]));
}
} public static class CombinProductReducer extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, Text>{ @Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
Iterator<Text> it = values.iterator();
sb.append(it.next().toString());
while(it.hasNext()){
sb.append(",").append(it.next().toString());
}
context.write(key, new Text(sb.toString()));
} } @SuppressWarnings("deprecation")
public static boolean run(Path inPath,Path outPath) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{ Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf,"CombinProductInUser"); job.setJarByClass(CombinProductInUser.class);
job.setMapperClass(CombinProductMapper.class);
job.setReducerClass(CombinProductReducer.class); job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, inPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath); return job.waitForCompletion(true); } }
package xian.zhang.core;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class Main {

	public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException, InterruptedException {

		if(args.length < 2){
throw new IllegalArgumentException("要有两个參数,数据输入的路径和输出路径");
} Path inPath1 = new Path(args[0]);
Path outPath1 = new Path(inPath1.getParent()+"/CombinProduct"); Path inPath2 = outPath1;
Path outPath2 = new Path(args[1]); if(CombinProductInUser.run(inPath1, outPath1)){
System.exit(ProductCo_occurrenceMatrix.run(inPath2, outPath2)?0:1);
}
} }

ShopxxUserRecommend<同样购物喜好的好友推荐>

整个项目分两部,一,以商品对用户进行分组,二,求出用户的同现矩阵。

原理和ShopxxProductRecommend一样

以下附上代码

package xian.zhang.common;

import java.util.regex.Pattern;

public class Util {
public static final Pattern DELIMITER = Pattern.compile("[\t,]");
}
package xian.zhang.core;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
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; /**
* 将输入数据 userid1,product1 userid1,product2 userid1,product3
* 合并成 productid1 user1,user2,user3输出
* @author zx
*
*/
public class CombinUserInProduct { public static class CombinUserMapper extends Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, Text>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String[] items = value.toString().split(",");
context.write(new IntWritable(Integer.parseInt(items[1])), new Text(items[0]));
}
} public static class CombinUserReducer extends Reducer<IntWritable, Text, IntWritable, Text>{ @Override
protected void reduce(IntWritable key, Iterable<Text> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
Iterator<Text> it = values.iterator();
sb.append(it.next().toString());
while(it.hasNext()){
sb.append(",").append(it.next().toString());
}
context.write(key, new Text(sb.toString()));
} } @SuppressWarnings("deprecation")
public static boolean run(Path inPath,Path outPath) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf,"CombinUserInProduct"); job.setJarByClass(CombinUserInProduct.class);
job.setMapperClass(CombinUserMapper.class);
job.setReducerClass(CombinUserReducer.class); job.setOutputKeyClass(IntWritable.class);
job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, inPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath); return job.waitForCompletion(true); } }
package xian.zhang.core;

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
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 xian.zhang.common.Util; /**
* 用户的同先矩阵
* @author zx
*
*/
public class UserCo_occurrenceMatrix { public static class Co_occurrenceMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{ IntWritable one = new IntWritable(1); @Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException { String[] products = Util.DELIMITER.split(value.toString());
for(int i=1;i<products.length;i++){
for(int j=1;j<products.length;j++){
if(i != j){
context.write(new Text(products[i] + ":" + products[j]), one);
}
}
} } } public static class Co_occurrenceReducer extends Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Text>{ NullWritable nullKey =NullWritable.get(); @Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
Iterator<IntWritable> it = values.iterator();
while(it.hasNext()){
sum += it.next().get();
}
context.write(nullKey, new Text(key.toString().replace(":", ",") + "," + sum));
} } @SuppressWarnings("deprecation")
public static boolean run(Path inPath,Path outPath) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException{ Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf,"UserCo_occurrenceMatrix"); job.setJarByClass(UserCo_occurrenceMatrix.class);
job.setMapperClass(Co_occurrenceMapper.class);
job.setReducerClass(Co_occurrenceReducer.class); job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class); job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, inPath);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, outPath); return job.waitForCompletion(true);
} }
package xian.zhang.core;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class Main {

	public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException, InterruptedException {

		if(args.length < 2){
throw new IllegalArgumentException("要有两个參数,数据输入的路径和输出路径");
} Path inPath1 = new Path(args[0]);
Path outPath1 = new Path(inPath1.getParent()+"/CombinUser"); Path inPath2 = outPath1;
Path outPath2 = new Path(args[1]); if(CombinUserInProduct.run(inPath1, outPath1)){
System.exit(UserCo_occurrenceMatrix.run(inPath2, outPath2)?0:1);
}
} }

代码在github上有

git@github.com:chaoku/ShopxxProductRecommend.git

hadoop实现购物商城推荐系统的更多相关文章

  1. 微信小程序购物商城系统开发系列-目录结构

    上一篇我们简单介绍了一下微信小程序的IDE(微信小程序购物商城系统开发系列-工具篇),相信大家都已经蠢蠢欲试建立一个自己的小程序,去完成一个独立的商城网站. 先别着急我们一步步来,先尝试下写一个自己的 ...

  2. Python开发程序:ATM+购物商城

    一.程序要求 模拟实现一个ATM + 购物商城程序 额度 15000或自定义 实现购物商城,买东西加入 购物车,调用信用卡接口结账 可以提现,手续费5% 每月22号出账单,每月10号为还款日,过期未还 ...

  3. ThinkPHP 购物商城网站(数据库中增删改查的功能实现)——————重点——————

    控制器 ---------------------GoodsController.class.php------------------------------------------------- ...

  4. 微信小程序购物商城系统开发系列

    微信小程序购物商城系统开发系列 微信小程序开放公测以来,一夜之间在各种技术社区中就火起来啦.对于它 估计大家都不陌生了,对于它未来的价值就不再赘述,简单一句话:可以把小程序简单理解为一个新的操作系统. ...

  5. python_day2_homework_1(简单购物商城)

    '''简单购物商城(要求):1,商品展示,价格2,买,加入购物车3,付款,钱不够''' 1 #_*_ coding: utf-8 _*_ __author__ = 'A-rno' meu_list_1 ...

  6. python 信用卡系统+购物商城见解

    通过完成信用卡系统+购物商城 使自己在利用 字典和列表方面有了较大的提升,感悟很深, 下面将我对此次作业所展示的重点列表如下: #!/usr/bin/env python3.5 # -*-coding ...

  7. 模拟实现一个ATM+购物商城程序

    记得上次小编上传了一个购物车程序,这次呢稍微复杂一点,还是那句话,上传在这里不是为了炫耀什么,只是督促小编学习,如果大神有什么意见和建议,欢迎指导.(PS:本次主要参考学习为主,自己原创的很少) 要求 ...

  8. python_项目_ATM和购物商城的程序

    1 需求 模拟实现一个ATM + 购物商城程序 额度15000或自定义 实现购物商城,买东西加入购物车,调用信用卡接口结账 可以提现,手续费5% 支持多账户登录 支持账户间转账 记录每月日常消费流水 ...

  9. 模拟实现ATM+购物商城程序

    流程图: 需求: ATM:模拟实现一个ATM + 购物商城程序额度 15000或自定义实现购物商城,买东西加入 购物车,调用信用卡接口结账可以提现,手续费5%支持多账户登录支持账户间转账记录每月日常消 ...

随机推荐

  1. Wicket实战(二)hello world

    上次的博文Wicket实战(一)概述中给大家简介了一下关于Wicket的概念性内容,今天我们完毕第一个Wicket实例-Hello World! 1.Hello World原版        在Wic ...

  2. Altium Designer中的粉红色网格和绿色框框

  3. 资源下载https://msdn.itellyou.cn/

    资源下载https://msdn.itellyou.cn/  迅雷

  4. 鲁德http://www.testroad.org/topic/76

     [最新的招聘信息]:1.联动优势科技有限公司招聘性能测试工程师       薪资20K左右 http://ask.testroad.org/article/4042.上海-交通银行总行-性能测试专家 ...

  5. C语言创建删不掉的目录

    上一篇博客写了一个杀不死的进程,如今再写一个删不掉的目录(文件同理),所谓删不掉不是真的删不掉而是删掉后立即又一次创建. 代码例如以下: #include <stdio.h> #inclu ...

  6. mysql :Native table 'performance_schema'.'cond_instances' has the wrong structure

    err: 150418 13:25:06 [ERROR] Native table 'performance_schema'.'cond_instances' has the wrong struct ...

  7. 记录一下phper的学习方向

    我是一个懒惰的人,吃了多年技术老本儿,对新技术缺乏学习动力,仗着逻辑思维的优势处理问题 http://www.topthink.com/topic/26730.html

  8. php 静态方法和非静态方法的调用说明

    1. php类中,静态方法调用当前类的非静态方法必须用self关键字,不能用$this 2. php类中,公有方法调用私有方法使用$this关键字,只能实例化调用 3. php类中,公有方法调用私有方 ...

  9. angular自定义管道

    原文地址 https://www.jianshu.com/p/5140a91959ca 对自定义管道的认识 管道的定义中体现了几个关键点: 1.管道是一个带有“管道元数据(pipe metadata) ...

  10. 清楚arp

    转载:http://wscyza.blog.51cto.com/898495/728717/ linux系统下清空arp 缓存(清空arp表)方法   命令红色字体标记   系统初始arp环境 [ro ...