給大家分享一下基于MaxCompute搭建社交好友推薦系統(tǒng)，使用MaxCompute阿里的大數(shù)據(jù)計算的方法可以做哪些事情，如果說是以社交好友的推薦，來給大家去演示一下。好友推薦系統(tǒng)它的一個場景介紹，現(xiàn)在大家都在講大數(shù)據(jù)，如果想去使用這些數(shù)據(jù)，我們認(rèn)為它需要具備三個要素，第一個要素是海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越多越好，只有數(shù)據(jù)量達(dá)到了足夠大，我們才能夠成為一個數(shù)據(jù)里面潛在去挖掘出來。第二個是處理數(shù)據(jù)的能力，有了這樣很高的快速處理數(shù)據(jù)的能力，可以讓我們更快的去把數(shù)據(jù)里面的信息挖掘出來。第三個是商業(yè)變現(xiàn)的一個場景，我們采集大數(shù)據(jù)的時候，并不是數(shù)據(jù)越多越好，一定要有一個具體的場景。以推薦系統(tǒng)為例來看一下大數(shù)據(jù)的一個應(yīng)用。

左邊是支付寶，在支付寶一打開的時候，下面會有一欄推薦可能是你的好友，一般的話下面的那些人都是你認(rèn)識的，可能還沒加他們?yōu)楹糜选Ｓ覀?cè)是Linkin，它是一個求職社交網(wǎng)站，Linkin也會給你這樣的一個推薦，會告訴你哪一些用戶是你潛在的好友，而且Linkin會告訴你這個好友跟你是一度的關(guān)系的還是兩度的關(guān)系或者是三度的關(guān)系。潛在關(guān)聯(lián)性高的，會在前面直接顯示出來，潛在關(guān)聯(lián)性沒有那么高的也會在后面顯示出來，這兩個都是典型的一個好友推薦。

進(jìn)行好友推薦的時候，怎么給用戶進(jìn)行推薦，首先這兩個人是非好友的關(guān)系，接著我們?nèi)タ匆幌滤麄儌z潛在共同好友的處理，通過這種方式去給用戶推送，比方說潛在好友數(shù)量多，我就認(rèn)為這兩個人是好友關(guān)系，就是通過這種方式來實現(xiàn)的。

上圖的右側(cè)是人與人之間的一個社交關(guān)系的服務(wù)，比如說A跟B是一個好友，我們可以通過這五個方式畫出來，讓機(jī)器去分析這些數(shù)據(jù)，需要把右邊這種社交的關(guān)系，轉(zhuǎn)換成機(jī)器可以識別的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成左側(cè)這樣的二維表的數(shù)據(jù)，比如說A跟B、C、D他們之間是好友，我們左側(cè)是A跟B、C、D是好友關(guān)系，剩下這些也是類似的，這樣就可以把這個表傳到機(jī)器里面進(jìn)行分析，比方說通過分析之后，發(fā)現(xiàn)A跟E有一個共同好友，B跟D有兩個共同好友，然后C跟E有一個共同好友。這個時候就可以推薦B跟D他兩個是一個潛在的好友，而排在前面，A跟E或者C跟E排在概率往下，稍微低一些，潛在好友多的排在前面，潛在好友少的排在后面，通過這種方式來進(jìn)行排列，這個是我們期望的結(jié)果。

好友推薦系統(tǒng)的分析模型

我們怎么來去計算呢？我們一般使用方式是什么呢？使用的是MapReduce這樣的一個計算模型，MapReduce是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算，它由三部分組成分別是Map、Combine、Reduce。

以好友推薦這樣的一個場景為例。

首先輸入左側(cè)機(jī)器可以識別的數(shù)據(jù)，輸入之后，在Map端先把數(shù)據(jù)做一個拆分，拆分成兩份不同的數(shù)據(jù)，在拆分的同時把它轉(zhuǎn)換成key、value的類型，比方說A、B、D、E這幾行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成什么呢？A跟B，然后value是零，零代表他們兩個已經(jīng)是好友。如果兩個不是好友的話，自定義這一行數(shù)據(jù)，B跟D不是好友，就把他的值視為1。下面的B、E，還有D跟E也是1。把原來一行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Key、Value這個形式的數(shù)據(jù)，類似于右邊這樣的數(shù)據(jù)，上面是key、value的一個類型，下面也是類似的。這個是在Map做的事情，把這個數(shù)據(jù)通過兩個key、value進(jìn)行一個拆分，轉(zhuǎn)化成key、value這樣的一個類型。

Combine是對數(shù)據(jù)先做一個本地的匯總，先看到有一些數(shù)據(jù)是重復(fù)的，比如說A跟B是零，A跟B是零，出現(xiàn)了兩次，這個時候就存一個就可以。其他類似的，這樣我把這些數(shù)據(jù)在本地做完匯總，類似于這張表，這兩個數(shù)據(jù)。

接著是第三步是Reduce階段，Reduce是對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個匯總，把兩邊數(shù)據(jù)匯總到一起，然后對每一個Key值對應(yīng)唯一的一個value值做一個匯總，這個就是它最終計算的一個結(jié)果。如果兩個用戶已經(jīng)是好友了，Value值是零的話，不需要再給他推薦。所以說A、B如果是零的話就剔掉，只需要知道它的value值是大于零的，有潛在好友，同時這兩個人目前還是非好友的關(guān)系，這個就達(dá)到了想要的效果。

好友推薦系統(tǒng)在阿里云上的實現(xiàn)方式

好友推薦阿里云實現(xiàn)整個的架構(gòu)是怎么樣的呢？比方現(xiàn)在有一個社交軟件是一個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，前端使用阿里云的云服務(wù)器ECS去部署整個的社交的軟件的應(yīng)用，入庫的一些數(shù)據(jù)存到阿里的RDS，這個就是當(dāng)前的一個社交應(yīng)用系統(tǒng)。業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面產(chǎn)生了一個數(shù)據(jù)，怎么來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先需要在數(shù)據(jù)庫里邊把這個數(shù)據(jù)提取出來，提取到阿里云的大計算服務(wù)MaxCompute里面，很類似于我們傳統(tǒng)做數(shù)倉的時候ETL的一個過程，會利用阿里云的大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。

使用它可以快速便捷的去開發(fā)我們數(shù)據(jù)植入或者數(shù)據(jù)這樣的一個流程，這個就是會使用大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺和大數(shù)據(jù)制造，結(jié)果是一個數(shù)據(jù)分析結(jié)果，還需要前端的應(yīng)用數(shù)據(jù)對分析出來的結(jié)果展示出來。

MaxCompute的技術(shù)特點

對于MaxCompute的一些技術(shù)特點主要有一下幾點：

1. 分布式：分布式集群、跨集群技術(shù)、可靈活擴(kuò)展。

2. 安全性：從安全性來講具有自動存儲糾錯、沙箱機(jī)制、多分備份。

3. 易用：具有標(biāo)準(zhǔn)API、全面支持SQL、上傳下載工具。

4. 權(quán)限控制：多租戶管理、用戶權(quán)限策略、數(shù)據(jù)訪問策略。

MaxCompute的使用場景

對于MaxCompute的使用的場景，可以使用MaxCompute搭建自己的一個數(shù)據(jù)倉庫，同時，MaxCompute還可以提供一種分布式的應(yīng)用系統(tǒng)，比方說可以通過圖計算，或者通過有效的寬幅的方式，可以搭建一個工作流；比方說數(shù)據(jù)分析并不是說只分析一天就不分析了，其實是周期性的。如果數(shù)據(jù)每天要分析一次，可以在MaxCompute里面生成那樣的任務(wù)工作流，設(shè)置一個周期性的調(diào)度，每天要讓它調(diào)度一次，MaxCompute可以按照設(shè)計好的工作流，調(diào)動周期，然后去運(yùn)行；MaxCompute在機(jī)器學(xué)習(xí)里面也是有用的，因為機(jī)器學(xué)習(xí)會用到MaxCompute分析出來的數(shù)據(jù)，其他相類似的服務(wù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，分析出來的結(jié)果數(shù)據(jù)放到機(jī)器學(xué)習(xí)平臺里面，讓機(jī)器通過一些算法一些模型，去學(xué)習(xí)這里邊的數(shù)據(jù)，生成一個希望達(dá)到的一個模型。

大數(shù)據(jù)開發(fā)套件DataIDE

另外一個除了MaxCompute之外還有一個會用到一個大數(shù)據(jù)開發(fā)操作DateIDE，大數(shù)據(jù)開發(fā)套件DataIDE（現(xiàn)名：數(shù)據(jù)工場DataWorks）提供一個高效、安全的離線數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境。為什么介紹它呢？是因為DateIDE只是對數(shù)據(jù)任務(wù)工作流的一個開發(fā)，其實底層的數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析，都是在MaxCompute上完成，可以簡單理解為DateIDE就是一個圖象化的數(shù)據(jù)開發(fā)的服務(wù)，它是為了幫助我們更好去使用MaxCompute。也可以看到，這我們可以在DateIDE進(jìn)行一個開發(fā)，不需要直接在MaxCompute里面進(jìn)行開發(fā)了，在MaxCompute開發(fā)的一個效果，跟在DateIDE里面開發(fā)的效果對比。

這個是DateIDE整個應(yīng)用的一個場景，我們在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時候，需要對里面的原數(shù)據(jù)進(jìn)行整合統(tǒng)一保存，這個時候可以在DateIDE上實現(xiàn)，把所有的原數(shù)據(jù)的信息統(tǒng)一匯總到MaxCompute里面進(jìn)行一個保存，同時還可以DateIDE進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工，存儲等操作都可以在DateIDE上完成。DateIDE在整個數(shù)據(jù)分析的過程中可以對數(shù)據(jù)存儲、分析、處理、集群等處理。

MaxCompute的應(yīng)用開發(fā)流程

MaxCompute的應(yīng)用開發(fā)流程一共需要六步分別是：

1. 安裝配置環(huán)境

2. 開發(fā)MR程序

3. 本地模式測試腳本

4. 導(dǎo)處jar包

5. 上傳到MaxCompute項目空間

6. 在MaxCompute中使用MR

下面我們以一個好友推薦的事例來詳細(xì)講解一下這個過程。首先需要去安裝MaxCompute客戶端，使用它的好處是可以在本地通過命令的方式去遠(yuǎn)程使用阿里云的MaxCompute，在本地只需要配置MaxCompute信息就可以。另外還需要去配置自己的一個開發(fā)環(huán)境，因為現(xiàn)在阿里云的MaxCompute主要是兩種語言，一種是Java一種是Eclipse。然后新建項目，在開發(fā)新建項目的時候，大家可以看到這個紅包，這個紅包就是需要配置本地的客戶端的信息。在進(jìn)入到寫代碼的過程。

接下來就是簡單的測試，開發(fā)之后要測試，這個代碼是不是按照設(shè)想的方式去工作的。接著這邊輸入的是一個測試數(shù)據(jù)，這個輸出的數(shù)據(jù)類別，就是輸出的這樣的一個表格，表格有三列，第一類是用戶A，第二類是用戶B，第三類是兩個潛在的共同好友的數(shù)量，只需要關(guān)注這三個數(shù)據(jù)就可以，然后就可以測試。接著第三個本地運(yùn)行的數(shù)據(jù)的代碼，運(yùn)行的結(jié)果就是通過本地的開發(fā)測試，在本地測試的時候這邊有一個數(shù)據(jù)，你第一步需要選擇是使用哪一個的一個項目處理。第二個要選擇輸入表和輸出表，要告訴他輸出表是哪個，輸出表的目的是什么，告訴這個程序，你輸出的結(jié)果保存在表里面，配置好點擊運(yùn)行這個結(jié)果就出來了。

本地開發(fā)測試成功之后，接著要把它打成一個Jar包，然后上傳到阿里云上，就是上傳到MaxCompute的集群里邊。第二個打完Jar包以后添加資源，下面就把剛剛輸出的Jar包，通過資源的管理，把剛剛輸入的Jar包上傳上來。本地開發(fā)測試好的一個MR的Jar包已經(jīng)上傳到MaxCompute集群里邊。

上傳好了之后就可以使用它，去新建一個任務(wù)，然后這個任務(wù)去起個名字，這個任務(wù)跟哪一個Jar包相關(guān)聯(lián)，接著是OPENBMR，我們選的是MR的程序，所以里面選的是OPENMR模塊，生成這樣的一個任務(wù)，進(jìn)入到編輯頁面，在編輯頁面里面首先告訴它，這個OPENMR這樣的一個任務(wù)，使用的是上傳的好友推薦的一個Jar包，最下面告訴它Jar包里面的程序的邏輯是什么，在這個里面制定好之后點擊運(yùn)行結(jié)果就會出來。這個就是我們在本地開發(fā)測試，把資源上傳到MaxCompute的集群里面，接著在集群里面去使用我在本地開發(fā)好的Jar包，這個就是整個的一個開發(fā)和部署的一個流程。