最近做了一个项目，要求找出 二度人脉 的一些关系，就好似新浪微博的“你可能感兴趣的人” 中，间接关注推荐；简单描述：即你关注的人中有N个人同时都关注了 XXX 。

      在程序的实现上，其实我们要找的是：若 User1 follow了10个人 ｛User3，User4，User5，… ，User12｝记为集合UF1，那么 UF1中的这些人，他们也有follow的集合，分别是记为： UF3（User3 follow的人），UF4，UF5，…，UF12；而在这些集合肯定会有交集，而由最多集合求交产生的交集，就是我们要找的：感兴趣的人。

      我在网上找了些，关于 二度人脉算法 的实现，大部分无非是通过广度搜索算法来查找，犹豫深度已经明确了2以内；这个算法其实很简单，第一步找到你关注的人；第二步找到这些人关注的人，最后找出第二步结果中出现频率最高的一个或多个人，即完成。

      但如果有千万级别的用户，那在运算时，就肯定会把这些用户的follow 关系放到内存中，计算的时候依次查找；先说明下我没有明确的诊断对比，这样做的效果一定没 基于hadoop实现的好；只是自己，想用hadoop实现下，最近也在学；若有不足的地方还请指点。

      首先，我的初始数据是文件，每一行为一个follow 关系 ida+‘t’+idb；表示 ida follow idb。其次，用了2个Map/Reduce任务。

Map/Reduce 1：找出 任意一个用户 的 follow 集合与 被 follow 的集合。如图所示：



代码如下：

Map任务： 输出时 key ：间接者 A 的ID ，value：follow 的人的ID 或 被follow的人的ID

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Reduce任务： 输出时 key ：间接者 A 的ID ， value为 两个String，第一个而follow的所有人（用分割符分割），第二个为 被follow的人（同样分割）

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其中Separator.TABLE_String为自定义的分隔符；TextPair为自定义的 Writable 类，让一个key可以对应两个value，且这两个value可区分。

Map/Reduce 2：在上一步关系中，若B follow A，而 A follow T ，则可以得出 T 为 B 的二度人脉，且 间接者为A ，于是找出 相同 二度人脉 的不同间接人。如图所示：

代码如下：
Map 任务：输出时 key 为 由两个String 记录的ID表示的 二度人脉算法 关系，value 为 这个二度关系产生的间接人的ID

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Reduce任务：输出时 key 仍然为二度人脉关系， value 为所有间接人 的ID以逗号分割。

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到这步，利用 二度人脉算法 使二度人脉关系基本已经挖掘出来