摘要：摘要本次由阿里云駐云科技資深架構(gòu)師翟永東帶來(lái)了基于搭建社交好友推薦系統(tǒng)為主題的分享，主要對(duì)大數(shù)據(jù)在好友推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用好友推薦系統(tǒng)的分析模型好友推薦系統(tǒng)在阿里云上的實(shí)現(xiàn)方式和技術(shù)進(jìn)行了精彩的介紹。

摘要：本次由阿里云駐云科技資深架構(gòu)師翟永東帶來(lái)了“基于MaxCompute搭建社交好友推薦系統(tǒng)”為主題的分享，主要對(duì)大數(shù)據(jù)在好友推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用、好友推薦系統(tǒng)的分析模型、好友推薦系統(tǒng)在阿里云上的實(shí)現(xiàn)方式和MaxCompute技術(shù)進(jìn)行了精彩的介紹。

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本次由阿里云駐云科技資深架構(gòu)師翟永東帶來(lái)了“基于MaxCompute搭建社交好友推薦系統(tǒng)”為主題的分享，主要對(duì)大數(shù)據(jù)在好友推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用、好友推薦系統(tǒng)的分析模型、好友推薦系統(tǒng)在阿里云上的實(shí)現(xiàn)方式和MaxCompute技術(shù)進(jìn)行了精彩的介紹。

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大數(shù)據(jù)在好友推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

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(jì)算的方法可以做哪些事情，如果說(shuō)是以社交好友的推薦，來(lái)給大家去演示一下。好友推薦系統(tǒng)它的一個(gè)場(chǎng)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(gè)要素，第一個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)里面潛在去挖掘出來(lái)。第二個(gè)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(lái)。第三個(gè)是商業(yè)變現(xiàn)的一個(gè)場(chǎng)景，我們采集大數(shù)據(jù)的時(shí)候，并不是數(shù)據(jù)越多越好，一定要有一個(gè)具體的場(chǎng)景。以推薦系統(tǒng)為例來(lái)看一下大數(shù)據(jù)的一個(gè)應(yīng)用。

左邊是支付寶，在支付寶一打開(kāi)的時(shí)候，下面會(huì)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(shí)的，可能還沒(méi)加他們?yōu)楹糜?。右?cè)是Linkin，它是一個(gè)求職社交網(wǎng)站，Linkin也會(huì)給你這樣的一個(gè)推薦，會(huì)告訴你哪一些用戶是你潛在的好友，而且Linkin會(huì)告訴你這個(gè)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(huì)在前面直接顯示出來(lái)，潛在關(guān)聯(lián)性沒(méi)有那么高的也會(huì)在后面顯示出來(lái)，這兩個(gè)都是典型的一個(gè)好友推薦。

進(jìn)行好友推薦的時(shí)候，怎么給用戶進(jìn)行推薦，首先這兩個(gè)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(guò)這種方式去給用戶推送，比方說(shuō)潛在好友數(shù)量多，我就認(rèn)為這兩個(gè)人是好友關(guān)系，就是通過(guò)這種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

上圖的右側(cè)是人與人之間的一個(gè)社交關(guān)系的服務(wù)，比如說(shuō)A跟B是一個(gè)好友，我們可以通過(guò)這五個(gè)方式畫出來(lái)，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(shí)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(shuō)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(gè)表傳到機(jī)器里面進(jìn)行分析，比方說(shuō)通過(guò)分析之后，發(fā)現(xiàn)A跟E有一個(gè)共同好友，B跟D有兩個(gè)共同好友，然后C跟E有一個(gè)共同好友。這個(gè)時(shí)候就可以推薦B跟D他兩個(gè)是一個(gè)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(guò)這種方式來(lái)進(jìn)行排列，這個(gè)是我們期望的結(jié)果。

好友推薦系統(tǒng)的分析模型

我們?cè)趺磥?lái)去計(jì)算呢？我們一般使用方式是什么呢？使用的是MapReduce這樣的一個(gè)計(jì)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(gè)場(chǎng)景為例。

首先輸入左側(cè)機(jī)器可以識(shí)別的數(shù)據(jù)，輸入之后，在Map端先把數(shù)據(jù)做一個(gè)拆分，拆分成兩份不同的數(shù)據(jù)，在拆分的同時(shí)把它轉(zhuǎn)換成key、value的類型，比方說(shuō)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(gè)已經(jīng)是好友。如果兩個(gè)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(lái)一行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Key、Value這個(gè)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(gè)類型，下面也是類似的。這個(gè)是在Map做的事情，把這個(gè)數(shù)據(jù)通過(guò)兩個(gè)key、value進(jìn)行一個(gè)拆分，轉(zhuǎn)化成key、value這樣的一個(gè)類型。

Combine是對(duì)數(shù)據(jù)先做一個(gè)本地的匯總，先看到有一些數(shù)據(jù)是重復(fù)的，比如說(shuō)A跟B是零，A跟B是零，出現(xiàn)了兩次，這個(gè)時(shí)候就存一個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)。

接著是第三步是Reduce階段，Reduce是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)匯總，把兩邊數(shù)據(jù)匯總到一起，然后對(duì)每一個(gè)Key值對(duì)應(yīng)唯一的一個(gè)value值做一個(gè)匯總，這個(gè)就是它最終計(jì)算的一個(gè)結(jié)果。如果兩個(gè)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(shuō)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(shí)這兩個(gè)人目前還是非好友的關(guān)系，這個(gè)就達(dá)到了想要的效果。

好友推薦系統(tǒng)在阿里云上的實(shí)現(xiàn)方式

好友推薦阿里云實(shí)現(xiàn)整個(gè)的架構(gòu)是怎么樣的呢？比方現(xiàn)在有一個(gè)社交軟件是一個(gè)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(gè)的社交的軟件的應(yīng)用，入庫(kù)的一些數(shù)據(jù)存到阿里的RDS，這個(gè)就是當(dāng)前的一個(gè)社交應(yīng)用系統(tǒng)。業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面產(chǎn)生了一個(gè)數(shù)據(jù)，怎么來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，首先需要在數(shù)據(jù)庫(kù)里邊把這個(gè)數(shù)據(jù)提取出來(lái)，提取到阿里云的大計(jì)算服務(wù)MaxCompute里面，很類似于我們傳統(tǒng)做數(shù)倉(cāng)的時(shí)候ETL的一個(gè)過(guò)程，會(huì)利用阿里云的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。

使用它可以快速便捷的去開(kāi)發(fā)我們數(shù)據(jù)植入或者數(shù)據(jù)這樣的一個(gè)流程，這個(gè)就是會(huì)使用大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)和大數(shù)據(jù)制造，結(jié)果是一個(gè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，還需要前端的應(yīng)用數(shù)據(jù)對(duì)分析出來(lái)的結(jié)果展示出來(lái)。

MaxCompute的技術(shù)特點(diǎn)

對(duì)于MaxCompute的一些技術(shù)特點(diǎn)主要有一下幾點(diǎn)：

（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(lái)講具有自動(dòng)存儲(chǔ)糾錯(cuò)、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(wèn)策略。

MaxCompute的使用場(chǎng)景

對(duì)于MaxCompute的使用的場(chǎng)景，可以使用MaxCompute搭建自己的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，同時(shí)，MaxCompute還可以提供一種分布式的應(yīng)用系統(tǒng)，比方說(shuō)可以通過(guò)圖計(jì)算，或者通過(guò)有效的寬幅的方式，可以搭建一個(gè)工作流；比方說(shuō)數(shù)據(jù)分析并不是說(shuō)只分析一天就不分析了，其實(shí)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(gè)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(jì)好的工作流，調(diào)動(dòng)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?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)用到MaxCompute分析出來(lái)的數(shù)據(jù)，其他相類似的服務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，分析出來(lái)的結(jié)果數(shù)據(jù)放到機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)里面，讓機(jī)器通過(guò)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(gè)希望達(dá)到的一個(gè)模型。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)套件DataIDE

另外一個(gè)除了MaxCompute之外還有一個(gè)會(huì)用到一個(gè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)操作DateIDE，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)套件DataIDE（現(xiàn)名：數(shù)據(jù)工場(chǎng)DataWorks）提供一個(gè)高效、安全的離線數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)環(huán)境。為什么介紹它呢？是因?yàn)镈ateIDE只是對(duì)數(shù)據(jù)任務(wù)工作流的一個(gè)開(kāi)發(fā)，其實(shí)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(jiǎn)單理解為DateIDE就是一個(gè)圖象化的數(shù)據(jù)開(kāi)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(gè)開(kāi)發(fā)，不需要直接在MaxCompute里面進(jìn)行開(kāi)發(fā)了，在MaxCompute開(kāi)發(fā)的一個(gè)效果，跟在DateIDE里面開(kāi)發(fā)的效果對(duì)比。

這個(gè)是DateIDE整個(gè)應(yīng)用的一個(gè)場(chǎng)景，我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，需要對(duì)里面的原數(shù)據(jù)進(jìn)行整合統(tǒng)一保存，這個(gè)時(shí)候可以在DateIDE上實(shí)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(gè)保存，同時(shí)還可以DateIDE進(jìn)行數(shù)據(jù)的加工，存儲(chǔ)等操作都可以在DateIDE上完成。DateIDE在整個(gè)數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中可以對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析、處理、集群等處理。

MaxCompute的應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程

MaxCompute的應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程一共需要六步分別是：

（1）安裝配置環(huán)境

（2）開(kāi)發(fā)MR程序

（3）本地模式測(cè)試腳本

（4）導(dǎo)處jar包

（5）上傳到MaxCompute項(xiàng)目空間

（6）在MaxCompute中使用MR

下面我們以一個(gè)好友推薦的事例來(lái)詳細(xì)講解一下這個(gè)過(guò)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(guò)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(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境，因?yàn)楝F(xiàn)在阿里云的MaxCompute主要是兩種語(yǔ)言，一種是Java一種是Eclipse。然后新建項(xiàng)目，在開(kāi)發(fā)新建項(xiàng)目的時(shí)候，大家可以看到這個(gè)紅包，這個(gè)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(guò)程 。

接下來(lái)就是簡(jiǎn)單的測(cè)試，開(kāi)發(fā)之后要測(cè)試，這個(gè)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(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)，這個(gè)輸出的數(shù)據(jù)類別，就是輸出的這樣的一個(gè)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(gè)潛在的共同好友的數(shù)量，只需要關(guān)注這三個(gè)數(shù)據(jù)就可以，然后就可以測(cè)試。接著第三個(gè)本地運(yùn)行的數(shù)據(jù)的代碼，運(yùn)行的結(jié)果就是通過(guò)本地的開(kāi)發(fā)測(cè)試，在本地測(cè)試的時(shí)候這邊有一個(gè)數(shù)據(jù)，你第一步需要選擇是使用哪一個(gè)的一個(gè)項(xiàng)目處理。第二個(gè)要選擇輸入表和輸出表，要告訴他輸出表是哪個(gè)，輸出表的目的是什么，告訴這個(gè)程序，你輸出的結(jié)果保存在表里面，配置好點(diǎn)擊運(yùn)行這個(gè)結(jié)果就出來(lái)了。

本地開(kāi)發(fā)測(cè)試成功之后，接著要把它打成一個(gè)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(gè)打完Jar包以后添加資源，下面就把剛剛輸出的Jar包，通過(guò)資源的管理，把剛剛輸入的Jar包上傳上來(lái)。本地開(kāi)發(fā)測(cè)試好的一個(gè)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(gè)任務(wù)，然后這個(gè)任務(wù)去起個(gè)名字，這個(gè)任務(wù)跟哪一個(gè)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(gè)任務(wù)，進(jìn)入到編輯頁(yè)面，在編輯頁(yè)面里面首先告訴它，這個(gè)OPENMR這樣的一個(gè)任務(wù)，使用的是上傳的好友推薦的一個(gè)Jar包，最下面告訴它Jar包里面的程序的邏輯是什么，在這個(gè)里面制定好之后點(diǎn)擊運(yùn)行結(jié)果就會(huì)出來(lái)。這個(gè)就是我們?cè)诒镜亻_(kāi)發(fā)測(cè)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(kāi)發(fā)好的Jar包，這個(gè)就是整個(gè)的一個(gè)開(kāi)發(fā)和部署的一個(gè)流程。

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