apriori mapreduce

Apriori算法是一种挖掘频繁项集的算法，用于发现数据中的关联规则，MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集，将Apriori算法与MapReduce结合，可以在分布式环境下高效地挖掘频繁项集。

Apriori算法原理

Apriori算法的核心思想是通过连接k1项集生成k项集，然后通过剪枝去掉不满足最小支持度的候选项集，具体步骤如下：

1、扫描数据集，计算每个项集的支持度，得到1项频繁项集。

2、从k1项频繁项集中生成k项候选项集。

3、扫描数据集，计算k项候选项集的支持度。

4、去掉不满足最小支持度的k项候选项集，得到k项频繁项集。

5、重复步骤24，直到无法生成新的频繁项集。

MapReduce编程模型

MapReduce编程模型包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

1、Map阶段：将输入数据拆分成多个数据块，每个数据块由一个Map任务处理，Map任务对数据块进行处理，生成键值对作为中间结果。

2、Reduce阶段：将具有相同键的键值对分组，由一个Reduce任务处理，Reduce任务对分组后的键值对进行处理，生成最终结果。

Apriori算法在MapReduce上的实现

将Apriori算法与MapReduce结合，可以将Apriori算法的计算过程分布在多个节点上进行，具体实现如下：

Map阶段

1、每个Map任务负责处理一个数据分片。

2、对于每个事务，生成其所有非空子集，并统计每个子集的支持度。

3、输出每个子集及其支持度作为中间结果。

Reduce阶段

1、每个Reduce任务负责处理一个键（即一个项集）。

2、对于每个键，合并所有Map任务输出的该键的支持度，得到该键的总支持度。

3、如果该键的总支持度大于等于最小支持度，则输出该键及其总支持度作为频繁项集。

迭代过程

1、将上一轮的频繁项集作为输入，生成新一轮的候选项集。

2、对新一轮的候选项集执行MapReduce任务，得到新一轮的频繁项集。

3、重复步骤12，直到无法生成新的频繁项集。

通过以上步骤，可以在分布式环境下高效地挖掘频繁项集。