头歌spark算子综合案例-Java篇

### 关于头歌平台上使用Java编写的Spark算子综合案例 在学习如何基于头歌平台编写Java版本的Spark算子综合案例时，可以参考以下内容来构建解决方案。虽然当前提供的引用主要涉及Scala实现的好友推荐任务[^1]，但其核心逻辑同样适用于Java环境。 #### 核心概念解析 1. **直接好友与间接好友的关系处理** 在好友推荐场景下，直接好友是指用户明确标注的朋友列表；而间接好友则是指这些朋友之间的相互关联。为了计算间接好友数量，可以通过两步操作完成：先提取所有可能的间接好友组合，再统计每种组合出现的频率[^1]。 2. **去重与排序需求** 对于 `(world_tom,2)` 和 `(tom_world,2)` 这样的重复记录，需通过哈希码或其他唯一标识符对两个用户的顺序进行规范化处理。这一步骤通常可以在数据预处理阶段完成。 3. **RDD转换操作** 使用Spark Core中的`map`, `flatMap`, `groupByKey`, 或者更高级别的聚合函数（如`reduceByKey`），能够高效地完成上述任务。以下是具体实现思路： #### Java版代码示例 下面是一个完整的Java实现方案，用于解决好友推荐问题并满足题目要求。 ```java import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import java.util.*; public class FriendRecommendation { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("Friend Recommendation"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); // 输入原始数据集 [(user, friend_list)] List<String> data = Arrays.asList( "world,hadoop,hello,hive", "tom,hive,mr" ); JavaRDD<String> input = sc.parallelize(data); // 转换为 (User-Friend Pair) 形式的 RDD JavaRDD<String[]> pairs = input.map(line -> line.split(",")); // 计算间接好友关系 JavaPairRDD<String, Integer> indirectFriends = computeIndirectFriends(pairs); // 输出结果 indirectFriends.collect().forEach(pair -> System.out.println("(" + pair._1() + "," + pair._2() + ")")); sc.close(); } private static JavaPairRDD<String, Integer> computeIndirectFriends(JavaRDD<String[]> pairs) { return pairs.flatMapToPair(userAndFriends -> { String user = userAndFriends[0]; Set<String> friendsSet = new HashSet<>(Arrays.asList(Arrays.copyOfRange(userAndFriends, 1, userAndFriends.length))); List<Tuple2<String, Integer>> result = new ArrayList<>(); for (String f1 : friendsSet) { for (String f2 : friendsSet) { if (!f1.equals(f2)) { String key = normalizeKey(f1, f2); result.add(new Tuple2<>(key, 1)); } } } return result.iterator(); }).reduceByKey((a, b) -> a + b); // 合并相同键对应的值 } private static String normalizeKey(String u1, String u2) { int cmp = u1.compareTo(u2); return cmp <= 0 ? u1 + "_" + u2 : u2 + "_" + u1; // 确保顺序一致性 } } ``` 此代码实现了从输入数据到最终间接好友统计的过程，并利用了`flatMapToPair`和`reduceByKey`等常见Spark API。 --- ###