金英華,張 巖

（沈陽(yáng)師范大學(xué),沈陽(yáng) 110034）

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在近些年的開源云平臺(tái)中，Hadoop平臺(tái)可以算是最為成功的、也是接受度最為廣泛的云平臺(tái)技術(shù)框架，在一定程度上，它也已成為了一種在大數(shù)據(jù)處理事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，得到了IT業(yè)界的廣泛認(rèn)可。

Hadoop平臺(tái)在性能和功能方面也有其不足之處，其發(fā)展的歷程也是其進(jìn)行不斷改進(jìn)歷程，在2007年首個(gè)版本推出以來，其發(fā)布的版本數(shù)量目前已經(jīng)達(dá)到數(shù)十個(gè)版本。Hadoop的設(shè)計(jì)目標(biāo)最初是面對(duì)高吞吐率的離線批處理的，以及其自身在系統(tǒng)構(gòu)架的設(shè)計(jì)上有很多先天性的不足，盡管大批的Hadoop支持者在開源社區(qū)里，一直致力于在程序源碼和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上地不斷改進(jìn)，還有就是在作業(yè)的執(zhí)行響應(yīng)上性能低而難以去滿足高效的實(shí)時(shí)低延遲查詢分析的數(shù)據(jù)處理需求，MapReduce模型框架的靈活度不高難以提供更靈活的編程能力、對(duì)迭代計(jì)算、流式計(jì)算、圖計(jì)算等支持度不高。

2 物流平臺(tái)架構(gòu)的簡(jiǎn)介

物流平臺(tái)的WEB架構(gòu)，采用負(fù)載均衡加應(yīng)用集群結(jié)構(gòu)進(jìn)行并發(fā)和高可用的擴(kuò)展設(shè)計(jì)，其整體的功能框架如圖1所示。

圖1 平臺(tái)架構(gòu)圖

WEB平臺(tái)系統(tǒng)代碼的軟件開發(fā)框架采用java web技術(shù)中成熟的SSI框架，進(jìn)行模塊化擴(kuò)展模式開發(fā)，主要的功能模塊包括了GPS應(yīng)用服務(wù)、移動(dòng)WEB服務(wù)、網(wǎng)站W(wǎng)EB服務(wù)等。同時(shí)對(duì)第三方服務(wù)進(jìn)行接入，功能模塊之間開放接口進(jìn)行通信交互，數(shù)據(jù)接口層對(duì)SpringDAO和IBatis進(jìn)行封裝設(shè)計(jì)，后臺(tái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以O(shè)racle11g為主體，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MongoDB為輔，數(shù)據(jù)的容災(zāi)方案采用DataGuard技術(shù)。

3 算法的偽代碼

以MapReduce編程模型實(shí)現(xiàn)的基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法的偽代碼如下所示：

第一步：數(shù)據(jù)讀入，從HDFS讀入本地文件；

第二步：循環(huán)讀取每行數(shù)據(jù)，以固定字符串將每行數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，生成列表項(xiàng)，數(shù)據(jù)格式為<用戶：[項(xiàng)目：評(píng)分]>，MapReduce模型

下每個(gè)列表項(xiàng)可以直接插入Hadoop平臺(tái)的上下文Context中；

for rowdata in Text

Split（rowdata，“ ”or “->”）;

Key——>[userid];

Value——>[itemid]:[rate];

Context.writer(Key，Value); End for

第三步：以貨主ID為Key，合并列表項(xiàng)；

Listitem = NULL;

Listitem.insert（Key);

Listitem(Key).insert(Value）;

//ListKey=userid：ListValue——>List（[itemid]:[rate]）

第四步：對(duì)Item各項(xiàng)計(jì)算，構(gòu)造同現(xiàn)矩陣；

Co-martrix(list MapList){

For item in Maplist

If not null(item)

ItemSum = ItemSum+1;

Updatemartrix(Item);

EndIf EndFor}

第五步：以u(píng)serid為Key，進(jìn)行列表項(xiàng)的合并，生成用戶的項(xiàng)目評(píng)價(jià)向量來自Map階段的初步合并后的列表項(xiàng)，在Reduce階段，用List列表保存各個(gè)用戶的項(xiàng)目評(píng)價(jià)向量。

若已存在，以Key為唯一鍵值進(jìn)行合；

If Key in Uservector.key

Uservector(key).Merge(Listitem)；

若不存在這樣的Key，則直接在列表中新增加一個(gè)列表項(xiàng)，鍵值為Key；

Else New Uservector(key).add(Listitem)；

第六步：用戶項(xiàng)目評(píng)價(jià)向量與同現(xiàn)矩陣相乘，得到用戶的推薦向量；

UserRecommendList = Uservector * Co-martrix；

Save（UserRecommendList）；

最后，為物流平臺(tái)選取K個(gè)推薦向量；

GetItemOfRem（UserRecommendList，K）。

推薦算法的實(shí)現(xiàn)，研發(fā)的測(cè)試環(huán)境中運(yùn)行的效果運(yùn)用到物流工作中非常方便。當(dāng)貨主企業(yè)用戶登陸后，在找專線的頻道內(nèi)系統(tǒng)為用戶推薦多家感興趣的物流公司，以圖文字形式進(jìn)行展示，一目了然，非常容易就找到所需的內(nèi)容。

[1]Chert MS.Data mining:arl overview from a database perspective[J].IEEE Trans on Knowledgeand data engineering,1996:8(06):866-883.

[2]Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Yipin Kumar著.范明，范宏建等譯.數(shù)據(jù)挖掘?qū)д揫M].北京:人民郵電出版社,2006.

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