1. FP-Growth算法弊端

FP-Growth算法是挖掘频繁项集最常用的算法之一，其是基于迭代FP-Tree生成频繁项集的关联规则算法。此算法仅进行两次数据集扫描，递归迭代构建FP-Tree(FP条件树)，当FP-Tree中只有一个单分支时，递归迭代构建结束，最终得到频繁项集，FP-Growth算法在时间、空间复杂度和数据挖掘的效率上相比Apriori都有明显改善，对于数据量较小的数据挖掘，FP-Growth改进算法具有一定优势。

但随着数据量呈指数级增长时，该算法存在以下问题：①如果事务数据库的数据达到海量级别，FP-Growth算法把所有事务数据中的频繁项都压缩至内存中的频繁模式树，树的高度或宽度将达到内存无法接受的规模，可能导致过程失败；②在挖掘频繁模式过程中，每次递归计算都生成一棵FP-tree，每次遍历时都会产生条件频繁模式树，并消耗大量时间和存储空间。对于大规模的数据集时，传统的Apriori算法和FP-Growth算法都是基于串行计算，其计算时间和空间复杂度较高。

2. Hadoop与MapReduce简介

Hadoop平台是适合大数据的分布式存储和计算的平台，有2个核心组件，分别为分布式存储系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce): HDFS为分布式计算存储提供底层支持，可实现超大文件的容错和存储；MapReduce是一种分布式编程模式，能够实现对大规模数据进行并行运算。

3. MapReduce改造FP-Growth算法

使用MapReduce改造FP-Growth算法，是采用分而治之的思想，通过负载均衡的分组策略，在Hadoop平台实现FP-Growth算法的并行化，使FP-Growth算法能适应大规模数据的处理要求，同时借助Hadoop平台在分布式处理方面的优势，从而提升计算处理能力。

FP-Growth算法主要分为2个步骤：FP-Tree的构建和从FP-Tree中递归挖掘频繁项集；

用MapReduce任务完成频繁项集的挖掘。其中，结合分布式缓存机制存储F_List表提高访问效率，降低I/O操作，通过负载均衡分组策略，平衡各个节点的压力，充分利用各个节点的计算能力，从而提高该算法的整体性能。

基本思想：FP-Growth算法并行化的基本思想。首先，统计事务数据库中每个项的频繁项集F，并删除小于最小支持度的项，再将剩余的项进行降序排序，得到集合F_List;然后，通过Map过程读入事务项，按负载均衡分组策略分发到不同的Reduce节点上;接着，各节点同步 Reduce过程构造FP-Tree，并对FP-Tree进行FP-Growth挖掘得到局部频繁项集，由局部频繁项集合并成全局频繁项集；最后，由全局频繁项集得到最大频繁项集。

FP-Growth并行化算法的输入输出和 传统的FP-Growth算法相同，输入事务集和最小支持度计数，输出所有支持度计数大于最小支持度计数阈值的频繁项集。该算法包括几个MapReduce任务、2次扫描事务数据库。

   第1阶段，挖掘事务数据库的1项频繁集。首先，从分布式文件系统中读入事务数据集，将事务数据集分成M个数据集并行分发至M个Map节点上。然后，进行第1次事务数据库扫描，在各个Map节点中并行计算每个节点上的支持度计数，根据设定的最小支持度阈值，删除小于最小支持度的项。最后，将剩余的项进行降序排序，将所有节点的结果合并得到全局频繁1项集；

F_List全局频繁1项集挖掘模型如下图1所示。

                                                                                                         图1  基于MapReduce的并行化全局频繁1项集挖掘模型

   第2阶段，负载均衡划分F_List，得到长度为Q的均衡化分组表G_List，即将G_List中的项划分为Q组，为每一组分配一个组号gidi(1≤i≤Q)，gidi对应的组记作G_Listgidi，G_Listgidi中的每一项记作αk∈G_Listgidi，1≤k≤G_Listgidi.length。这样每条事务集的组号与G_List的组号相对应。

   第3阶段，并行FP-Growth进行第2次事务数据库扫描。

   Map阶段：第2次扫描事务数据库，将事务所对应的部分发送到组号为gidi的事务组DB(gidi)中，实现对事务数据库进行分组，得到一组彼此相互独立的事务组。Map函数的输入键值对<key=RowNo，value=s>，根据G_List生成一个HashMap，该函数输出键值对为<key=gidi，value = {itemi...itemj}> ，即把以组号gidi为键、事务itemi...itemj为值的键值对发送到Reduce节点。这样所有包含G_Listgidi项的事务，所对应的部分都被发送到组号为gidi的分组事务集DB(gidi)中。

   Reduce阶段：对本地事务集按接收的键值对构造局部FP-Tree，递归挖掘局部频繁项集。   频繁项集挖掘模型如下图2所示。

                                                                                                         图2  基于MapReduce的并行化频繁项集挖掘模型

   第4阶段，合并局部频繁项集生成全局频繁项集。读取HDFS文件中的局部频繁项集，得到全局支持度，再根据全局支持度进行判断，最后由全局频繁项集得到最大频繁项集。

FP-Growth算法在Hadoop平台上实现并行化的流程见图3。

                                                                                                         图3  基于MapReduce的FP-Growth算法并行化实现模型

以上就是使用MapReduce改造Fp-Growth算法以适应大规模数据的算法过程。