MapReduce-recomend:二度人脉好友推荐mapreduce算法

MapReduce-recomend 二度人脉好友推荐运用非常广泛，比如在一些主流的社交产品中就有可能认识的人这样的功能，一般来说可能认识的人是通过二度人脉搜索得到的，在传统的关系型数据库中，可以通过图的广度优先遍历算法实现，而且深度限定为2，然而在海量的数据中，这样的遍历成本太大，所以有必要利用MapReduce编程模型来并行化，本篇文章是二度好友推荐的mapreduce简单实现，难免会有不足和缺陷，希望大家能够指出，共同进步。 假如A和B是好友关系，B和C是好友关系，然而C和A不是好友关系，那么A和C是二度好友关系，他们可以通过B认识，B是中间人。我们定义一个符号“>”来代表follow，上面的例子可以这样表示 A>B B>C 在社交网络任何一个活跃的用户U都存在对应的两个集合，一个是粉丝集合，一个是关注集合，以用户U作为中间联系的2度人脉对，是粉丝集合和关注集合的笛卡尔积。 于是在M