搜索记录频繁模式挖掘

这是一个《大数据挖掘技术》@复旦课程项目，试图从搜狗实验室用户查询日志数据（2008）中找出搜索记录中有较高支持度关键词的频繁二项集。在实现层面上，我搭建了一个由五台服务器组成的微型 Hadoop 集群，并且用 Python 实现了 Parallel FP-Growth 算法中的三个 MapReduce 过程。

一、Demo

1.1 快速开始

请确保 Python 以及 jieba 中文分词库已安装。

若没有安装 jieba ，在命令行中：

pip install jieba # for python
pip3 install jieba # for python3

或者直接运行无 jieba 版本 find_pair_nojieba.py（会没有关键词近似匹配功能）。

不修改任何文件，运行 .src/demo/find_pair.py。

输入想要匹配的查询词即可。

1.2 自定义

将 MR3 的结果（所有 part-* 文件） 取回本地，存放在同一目录下（比如 ./result/res3/ ）。

修改 ./src/demo/combine_parts.py 中的两个参数（输入文件目录和输出文件路径），然后运行 ./src/demo/combine_parts.py ，即可合并所有的 part-* 文件。

然后将 ./src/demo/find_pair.py 中的参数修改为刚才得到的合并结果的路径，运行 ./src/demo/find_pair.py。

接下来输入想要查询的关键词，就会返回其频繁二项集。

二、频繁模式挖掘

请确保 Hadoop 集群已经完成配置并且工作正常。

以下的所有相对路径均以工程根目录为当前目录 ./ 。

2.1 建立工程目录

为了方便地直接按照默认参数运行预处理文件，请按照如下目录树建立一些空的 data 和 log 目录：

./
|
+-- data/
|    |
|    +---- raw/ # 原始数据集文件目录
|    |      |
|    |      +-- SogouQ/ # 搜狗数据集原始文件目录
|    |
|    +---- temp/ # 临时文件目录，用于存放转码后的数据文件
|    |
|    +---- clean/ # 存放清洗后的数据文件
|    |
|    +---- BD_jieba/ # 存放关键词提取的结果，这也是第一个 MapReduce 的输入文件目录
|    |
|    +---- result/ # 存放分组结果，即 F-list 和 G-list
|
+-- log/ # 预处理输出日志目录
|
...

2.2 获取数据集

于搜狗实验室https://www.sogou.com/labs/resource/q.php下载数据集，请下载完整版数据集，因为三个大小的数据集的格式并不一致。

将下载得到的数据集中共 31 个文件解压到 ./data/raw/SogouQ 中。

2.3 预处理

依次运行以下 Python 代码：

1. ./src/preprocess/gb2utf8.py
2. ./src/preprocess/format_file_v2.py
3. ./src/preprocess/to_db_jieba.py

2.4 将数据上传至 HDFS

接下来将 ./data/DB_jieba 目录下所有需要的文件上传到 HDFS 中。

首先从本地把数据文件上传到 Master 中，假设 Master 服务器（ hadoop@master ）中我们的工作目录为 ~/pj/ ，其中有 data 和 src 两个子目录。

scp ./data/DB_jieba/*.txt hadoop@master:~/pj/data/

然后在 Master 上将数据文件存入 HDFS：

hadoop fs -mkdir /pj
hadoop fs -mkdir /pj/data
hadoop fs -put ~/pj/data/*.txt /pj/data

可以通过

hadoop fs -ls /pj/data

确认文件是否上传成功。

2.5 上传源代码

将以下代码文件上传到 Master 的 ~/pj/src/ 目录下：

• ./src/mapper1.py
• ./src/mapper3.py
• ./src/reducer1.py
• ./src/reducer2.py
• ./src/reducer3.py

然后在 Master 给予它们执行权限：

chmod +x ~/pj/src/*.py

2.6 运行 MR1: 并行计数

请确认 Hadoop Streaming hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-{版本号}.jar 的路径，此处以 /home/hadoop/cluster/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.5.jar 为例。

在 Master 上使用以下命令执行第一个 MapReduce:

yarn jar /home/hadoop/cluster/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.5.jar -file ~/pj/src/mapper1.py -file ~/pj/src/reducer1.py -mapper ~/pj/src/mapper1.py -reducer ~/pj/src/reducer1.py -input /pj/data/*.txt -output /pj/res1/

执行完毕后，首先在 Master 上将结果从 HDFS 中取出：

hadoop fs -get /pj/res1/part-* ./data/

然后在本地，将结果传回来：

scp hadoop@master:~/pj/data/part-* ./data/result/

2.7 项目分组

修改 ./src/sort_kv.py 中主函数里 sort_file() 函数的第一个输入参数为上一步得到的结果的相对路径（如 ../data/result/part-00000 ），然后运行 ./src/sort_kv.py 。

将得到的 ./data/result/G-list.json 文件内容全部复制，粘贴为 ./src/mapper2.py 中 G-list 变量的值。

然后上传 ./src/mapper2.py 到 Master 的 ~/pj/src/ 目录下，并给予权限：

chmod +x ~/pj/src/mapper2.py

2.8 运行 MR2: 并行 FP-Growth

在 Master 上使用以下命令执行第二个 MapReduce:

yarn jar /home/hadoop/cluster/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.5.jar -D mapreduce.job.reduces=30 -file ~/pj/src/mapper2.py -file ~/pj/src/reducer2.py -mapper ~/pj/src/mapper2.py -reducer ~/pj/src/reducer2.py -input /pj/data/*.txt -output /pj/res2/

上述命令中 -D mapreduce.job.reduces=N 参数的 N 指的是要分配的 Reducer 数目，官方推荐数值为 (0.95 或 1.75) * 所有 Slave 节点总核数。比如对于 Slave 一共 32 核的集群，可以选择 30 （计算效率最高）或 56 （计算稳定性最好）。

2.9 运行 MR3: 汇总

在 Master 上使用以下命令执行第三个 MapReduce:

yarn jar /home/hadoop/cluster/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.8.5.jar -D mapreduce.job.reduces=30 -file ~/pj/src/mapper3.py -file ~/pj/src/reducer3.py -mapper ~/pj/src/mapper3.py -reducer ~/pj/src/reducer3.py -input /pj/res2/part-* -output /pj/res3/

若有需要可以将得到的结果按照类似 2.6 节的方法取回 Master 或本地。

三、项目文档

本项目的详细项目文档在这里。

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