2.5.3 Hadoop K-Means算法实现思路
针对K-Means算法，本节给出两种实现思路。思路1相对比较直观，但是效率较低；思路2在实现上需要自定义键值类型，但是效率较高。下面是对两种思路的介绍。
思路1
如图2-47所示，算法描述如下：
1）根据原始文件生成随机聚类中心向量（需指定聚类中心向量个数k），指定循环次数；
2）在map阶段，setup函数读取并初始化聚类中心向量；在map函数中读取每个记录，计算当前记录到各个聚类中心向量的距离，根据到聚类中心向量最小的聚类中心id判断该记录属于哪个类别，输出所属聚类中心id和当前记录；
3）在reduce阶段，reduce函数接收相同聚类中心id的数据；把这些数据的每列进行求和，并记录每列的个数；计算新的聚类中心向量（每列的和除以每列的个数），然后输出聚类中心id和新的聚类中心向量；
4）判断前后两次聚类中心向量之间的误差是否小于某阈值；如果小于，则跳转到步骤5），否则跳转到步骤2）；
5）针对最后一次生成的聚类中心向量对原始数据进行分类，得到每个记录的类别。
其MR数据流如图2-48所示。
思路2
如如图2-49所示，算法描述如下：
1）根据原始文件生成随机聚类中心向量（需指定聚类中心向量个数k），指定循环次数。
2）在map阶段，setup函数读取并初始化聚类中心向量，同时初始化聚类中心向量和；在map函数中读取每个记录，计算当前记录到各个聚类中心向量的距离，根据到聚类中心向量最小的聚类中心id判断该记录属于哪个类别，然后把所属的类别加入到聚类中心向量和中（需要记录个数及和，即需要自定义类型）；在cleanup函数中输出所属聚类中心id和其对应的聚类中心向量和。
3）在reduce阶段，reduce函数接收相同聚类中心id的数据；把这些数据的每列进行求和，并记录每列的个数；计算新的聚类中心向量（每列的和除以每列的个数），然后输出聚类中心id和新的聚类中心向量。
4）判断前后两次聚类中心向量之间的误差是否小于某阈值；如果小于，则跳转到步骤5），否则跳转到步骤2）。
5）针对最后一次生成的聚类中心向量对原始数据进行分类，得到每个记录的类别。
其MR数据流如图2-50所示。