[原文]：http://www.sobuhu.com/archives/567

最近发现一个很好玩的Python库，可以方便的使用在Python下编写MapReduce任务，直接使用Hadoop Streaming在Hadoop上跑。对于一般的Hadoop而言，如果任务需要大量的IO相关操作（如数据库查询、文件读写等），使用Python还是Java、C++，性能差别不大，而如果需要大量的数据运算，那可能Python会慢很多（语言级别上的慢），参考这里。

最常见的如日志分析、Query统计等，都可以直接用Python快速完成。

Python作为一种快速开发语言，优美、简洁的语法征服了很多人，现在很多的机器学习程序最初都是跑在Python上的（如知乎的推荐引擎），只有当规模大到一定程度才会转移到C或Java上。

本文会通过一个简单的电影推荐系统来介绍如何使用MrJOB。

首先，可能很多人对性能格外在意，可以先看这篇文章：

http://stackoverflow.com/questions/1482282/java-vs-python-on-hadoop

MrJob项目地址： https://github.com/Yelp/mrjob

MrJOB的精简介绍

这里重点在于实现电影推荐的系统，所以对于MrJob本身的介绍会比较简略，够用即可，详细说明可以看官方文档。

首先，在Python中安装mrjob后，最基本的MapReduce任务很简单：

上面的代码中，有三个函数，mapper、combiner、reducer，作用和普通的Java版本相同：

• mapper用来接收每一行的数据输入，对其进行处理返回一个key-value对；
• combiner接收mapper输出的key-value对进行整合，把相同key的value作为数组输入处理后输出；
• reducer和combiner的作用完全相同，不同之处在于combiner是对于单个mapper进行处理，而reducer是对整个任务（可能有很多mapper在执行）的key-value进行处理。它以各个combiner的输出作为输入。

更为详细的介绍，如分步任务、数据初始化等可以参考其这份官方文档。

电影推荐系统

假设我们现在有一个影视网站，每一个用户可以给电影评1到5分，现在我们需要计算每两个电影之间的相似度，其过程是：

• 对于任一电影A和B，我们能找出所有同时为A和B评分过的人；
• 根据这些人的评分，构建一个基于电影A的向量和一个基于电影B的向量；
• 根据这两个向量计算他们之间的相似度；
• 当有用户看过一部电影之后，我们给他推荐与之相似度最高的另一部电影；

你可以从这里下载一些开源的电影评分数据，我们使用的是1000个用户对1700部电影进行的100000万个评分数据，下载后的数据文件夹包含一个README，里面有对各个文件的详细介绍，鉴于我们只需要（user|movie|rating）数据，所以我们用Python把这些数据进行一些处理：

处理后的数据类大约似于这样：

皮尔逊相关系数

判断两个向量的相似度的方式有很多种，比如测量其欧氏距离、海明距离等，这里我们用皮尔逊相关系数来计算器相关性，该系数可以理解为两个向量之间夹角的余弦值，介于-1到1之间，绝对值越大相关性越强，公式为：

第一步，我们首先对把每个用户的所有评分聚合到一起，代码如下：

使用命令 $python step1.py ratings.csv > result1.csv 获得第一步的结果。

第二步，根据第一步聚合起来的用户评分，按照皮尔逊系数算法获得任一两个电影之间的相关性，代码及注释如下：

使用命令 $python step2.py result1.csv > result2.csv 获得第二步的结果。

获得结果集示例：

[Movie A, Movie B] [similarity, rating count]

可以看到结果还是具有一定的实际价值的，需要注意的是，Stars Fell on Henrietta, The (1995) 这部电影是1.0，也就是完全相关，但是由于只有两个人同时对他们进行了评价，所以结果并非全都很正确，这里还要考虑多少人进行了评价。

结语

本文的内容来自于参考资料中的博客，博主仅做了整理工作，有任何问题可以和我交流。需要指出的是，类似于本文中的电影推荐仅仅是众多推荐算法中一种，可以说是对物品进行相似度判断，实际上也可以根据用户进行用户相似度判断，相似的用户总是喜欢相同的电影，这在实践中效果更好一点，也更容易根据社交关系进一步挖掘。

参考资料：http://aimotion.blogspot.com.br/2012/08/introduction-to-recommendations-with.html