mahout决策树之Partial Implementation源码分析 part2

决策树Partial Implementation源码的第二部分为：BuildForest，其源码所在位置为：MAHOUT_HOME/example/src/main/java/org/apache/mahout/classifier/df/mapreduce/BuildForest.java，现对其进行简要分析：

打开源码可以看到，BuildForest有如下四个步骤：

(1)创建一个DecisionTreeBuilder对象，并设置四个参数：

DecisionTreeBuilder treeBuilder = new DecisionTreeBuilder(); treeBuilder.setM(m); treeBuilder.setComplemented(complemented); treeBuilder.setMinSplitNum(minSplitNum); treeBuilder.setMinVarianceProportion(minVarianceProportion）(2)新建Builder接口，此处因为是并行参数(-p)所以使用PartialBuilder实现类：

Builder forestBuilder = new PartialBuilder(treeBuilder, dataPath, datasetPath, seed, getConf());初始化的ParitalBuilder类的参数为：treeBuilder(DecisionTreeBuilder),这个参数只设置了四个参数，其他都未设置；

dataPath：输入训练数据的路径；datasetPath：对训练数据的描述文件的路径；seed：初始种子(暂时未深究)；

getConf():各种配置参数（个人猜测）；

(3)创建森林，设置树的个数：

DecisionForest forest = forestBuilder.build(nbTrees);nbTrees表示要创建树的个数；

(4)把上面创建的森林写入HDFS：

DFUtils.storeWritable(getConf(), forestPath, forest);上面四个步骤是BuildForest的四个主要操作，其他都是一些参数设置之类的辅助操作。对于上面四个步骤，其中第三歩，调用build方法最为复杂，现简要分析如下：

Builder是抽象类，定义了build非抽象方法，实现类PartialBuilder不用覆写此方法，而直接调用其父类(Builder)的build方法，Builder的build方法可分为如下几步：

<1>设置参数，包括seed，nbTrees，treeBuilder：

setRandomSeed(conf, seed); setNbTrees(conf, nbTrees); setTreeBuilder(conf, treeBuilder);<2>把训练数据的描述文件放入内存中（这样理解是否？个人理解就是类似全局变量的作用）：

DistributedCache.addCacheFile(datasetPath.toUri(), conf);<3>新建Job任务，名字为‘decision forest builder’：

Job job = new Job(conf, "decision forest builder");<4>对新建的job进行配置：

configureJob(job);<5>提交任务，等待结果：

runJob(job){ return job.waitForCompletion(true); }<6>调用parseOutput方法得到森林(forest),删除输出文件，返回结果：

DecisionForest forest = parseOutput(job); HadoopUtil.delete(conf, outputPath); return forest;这里为什么要删除outputPath呢？下面再说。

其中第<4>、<6>步在Builder中都是抽象方法，由其实现类进行覆写实现，在PartialBuilder中的configureJob()和parseOutput()如下：

cofigureJob():设置这个job的相关参数，Mapper为Step1Mapper，输出Key和Value类型分别为：TreeID、MapredOutput，输入文件为dataPath，输出文件为outputPath；

FileInputFormat.setInputPaths(job, getDataPath()); FileOutputFormat.setOutputPath(job, getOutputPath(conf)); job.setOutputKeyClass(TreeID.class); job.setOutputValueClass(MapredOutput.class); job.setMapperClass(Step1Mapper.class);这里输出文件的路径设置为outputPath，所以在上面第<6>步中要删除这个文件；

parseOutput():其操作如下：

Node[] trees = new Node[numTrees]; processOutput(job, outputPath, keys, trees); return new DecisionForest(Arrays.asList(trees));processOutput():操作如下：

for (Pair<TreeID,MapredOutput> record : new SequenceFileIterable<TreeID, MapredOutput>(path, conf)) { MapredOutput value = record.getSecond(); if (trees != null) { trees[index] = value.getTree(); } index++; }processOutput的操作也就是把输出文件的内容全部读入trees（Node[]）中，然后以trees为参数建立一个DecisionForest返回；

DecisionForest返回过程如下：DecisionForest-->processOutput(PartialBuilder)-->parseOutput(PartialBuilder)-->build(PartialBuilder);

在build方法中的<3>、<4>、<5>步是整个BuilderForest的关键所在，所涉及到的类目前可以很明显的看到的有：TreeID(map输出Key类型)、MapredOutput(map输出Value类型)、Step1Mapper(job的Mapper操作)；

<3><4><5>步下次再看。。

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