我不确定你是否会接受一个没有显式使用mapreduce的答案，但我认为我会提供这个，因为它确实确定了二级关系，它非常简单，而且可以扩展。
假设您有一个运行的neo4j数据库，您可以创建以下图形：

... 通过运行此代码：

from py2neo import Graph

people_pair_text = """\
davidbowie  omid
davidbowie  kim
kim torsten
torsten omid
brendan torsten
ziggy   davidbowie
mick    ziggy"""

people = set(people_pair_text.split())

graph = Graph()

for person in people:
    query = """CREATE (n:Person {{ name : '{0}'}})""".format(person)
    graph.cypher.execute(query)

for pair in people_pair_text.split("\n"):
    person_a, person_b = pair.split()
    query = """
    MATCH (a:Person),(b:Person)
    WHERE a.name = '{0}' AND b.name = '{1}'
    CREATE (a)-[:KNOWS]->(b)
    CREATE (b)-[:KNOWS]->(a)
    """.format(person_a, person_b)
    graph.cypher.execute(query)

然后，要获得给定用户的二级连接（例如“omid”），可以运行如下cypher查询：

MATCH (omid:Person {name:"omid"})-[:KNOWS*2]-some_connection
WHERE some_connection <> omid
RETURN DISTINCT some_connection

查询返回：

+-------------------------+
| some_connection         |
+-------------------------+
| Node[1]{name:"brendan"} |
| Node[4]{name:"kim"}     |
| Node[2]{name:"ziggy"}   |
+-------------------------+

这个 *2 在cypher中，查询表示远离的关系（即“hops”）的数量，因此如果希望返回更遥远的连接，可以更改此值。