Spark学习笔记-GraphX-1

Spark学习笔记-GraphX-1

标签： SparkGraphGraphX图计算

2014-09-29 13:04 2339人阅读 评论(0) 收藏 举报

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Spark（8） 

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Spark GraphX是一个分布式图处理框架，Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口，极大的方便了大家对分布式图处理的需求。Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的，所以天然就是一个分布式的图处理系统。图的分布式或者并行处理其实是把这张图拆分成很多的子图，然后我们分别对这些子图进行计算，计算的时候可以分别迭代进行分阶段的计算，即对图进行并行计算。

Spark GraphX基本操作：

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1. import org.apache.spark.SparkContext
2. import org.apache.spark._
3. import org.apache.spark.graphx._
4. import org.apache.spark.graphx.Graph
5. import org.apache.spark.graphx.Edge
6. import org.apache.spark.graphx.VertexRDD
7. import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators
8. import org.apache.spark.graphx.GraphLoader
9. import org.apache.spark.storage.StorageLevel
10. import org.apache.spark.rdd.RDD
11. object SparkGraphx1 {
12. def main(args: Array[String]) {
13. val sc = new SparkContext("spark://centos.host1:7077", "Spark Graphx")
14. //创建点RDD
15. val users: RDD[(VertexId, (String, String))] = sc.parallelize(Array(
16. (3L, ("rxin", "student")), (7L, ("jgonzal", "postdoc")),
17. (5L, ("franklin", "prof")), (2L, ("istoica", "prof"))))
18. //创建边RDD
19. val relationships: RDD[Edge[String]] = sc.parallelize(Array(
20. Edge(3L, 7L, "collab"), Edge(5L, 3L, "advisor"),
21. Edge(2L, 5L, "colleague"), Edge(5L, 7L, "pi")))
22. //定义一个默认用户，避免有不存在用户的关系
23. val defaultUser = ("John Doe", "Missing")
24. //构造Graph
25. val graph = Graph(users, relationships, defaultUser)
26. //点RDD、边RDD过滤
27. val fcount1 = graph.vertices.filter { case (id, (name, pos)) => pos == "postdoc" }.count
28. println("postdocs users count: " + fcount1)
29. val fcount2 = graph.edges.filter(edge => edge.srcId > edge.dstId).count
30. println("srcId > dstId edges count: " + fcount2)
31. val fcount3 = graph.edges.filter { case Edge(src, dst, prop) => src > dst }.count
32. println("srcId > dstId edges count: " + fcount3)
33. //Triplets(三元组)，包含源点、源点属性、目标点、目标点属性、边属性
34. val triplets: RDD[String] = graph.triplets.map(triplet => triplet.srcId + "-" +
35. triplet.srcAttr._1 + "-" + triplet.attr + "-" + triplet.dstId + "-" + triplet.dstAttr._1)
36. triplets.collect().foreach(println(_))
37. //度、入度、出度
38. val degrees: VertexRDD[Int] = graph.degrees;
39. degrees.collect().foreach(println)
40. val inDegrees: VertexRDD[Int] = graph.inDegrees
41. inDegrees.collect().foreach(println)
42. val outDegrees: VertexRDD[Int] = graph.outDegrees
43. outDegrees.collect().foreach(println)
44. //构建子图
45. val subGraph = graph.subgraph(vpred = (id, attr) => attr._2 != "Missing")
46. subGraph.vertices.collect().foreach(println(_))
47. subGraph.triplets.map(triplet => triplet.srcAttr._1 + " is the " + triplet.attr + " of " + triplet.dstAttr._1)
48. .collect().foreach(println(_))
49. //Map操作，根据原图的一些特性得到新图，原图结构是不变的，下面两个逻辑是等价的，但是第一个不会被graphx系统优化
50. val newVertices = graph.vertices.map { case (id, attr) => (id, (attr._1 + "-1", attr._2 + "-2")) }
51. val newGraph1 = Graph(newVertices, graph.edges)
52. val newGraph2 = graph.mapVertices((id, attr) => (id, (attr._1 + "-1", attr._2 + "-2")))
53. //构造一个新图，顶点属性是出度
54. val inputGraph: Graph[Int, String] =
55. graph.outerJoinVertices(graph.outDegrees)((vid, _, degOpt) => degOpt.getOrElse(0))
56. //根据顶点属性为出度的图构造一个新图，依据PageRank算法初始化边与点
57. val outputGraph: Graph[Double, Double] =
58. inputGraph.mapTriplets(triplet => 1.0 / triplet.srcAttr).mapVertices((id, _) => 1.0)
59. //图的反向操作，新的图形的所有边的方向相反，不修改顶点或边性属性、不改变的边的数目，它可以有效地实现不必要的数据移动或复制
60. var rGraph = graph.reverse
61. //Mask操作也是根据输入图构造一个新图，达到一个限制制约的效果
62. val ccGraph = graph.connectedComponents()
63. val validGraph = graph.subgraph(vpred = (id, attr) => attr._2 != "Missing")
64. val validCCGraph = ccGraph.mask(validGraph)
65. //Join操作，原图外连出度点构造一个新图  ，出度为顶点属性
66. val degreeGraph2 = graph.outerJoinVertices(outDegrees) { (id, attr, outDegreeOpt) =>
67. outDegreeOpt match {
68. case Some(outDeg) => outDeg
69. case None => 0 //没有出度标识为零
70. }
71. }
72. //缓存。默认情况下,缓存在内存的图会在内存紧张的时候被强制清理，采用的是LRU算法
73. graph.cache()
74. graph.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
75. graph.unpersistVertices(true)
76. //GraphLoader构建Graph
77. var path = "/user/hadoop/data/temp/graph/graph.txt"
78. var minEdgePartitions = 1
79. var canonicalOrientation = false // if sourceId < destId this value is true
80. val graph1 = GraphLoader.edgeListFile(sc, path, canonicalOrientation, minEdgePartitions,
81. StorageLevel.MEMORY_ONLY, StorageLevel.MEMORY_ONLY)
82. val verticesCount = graph1.vertices.count
83. println(s"verticesCount: $verticesCount")
84. graph1.vertices.collect().foreach(println)
85. val edgesCount = graph1.edges.count
86. println(s"edgesCount: $edgesCount")
87. graph1.edges.collect().foreach(println)
88. //PageRank
89. val pageRankGraph = graph1.pageRank(0.001)
90. pageRankGraph.vertices.sortBy(_._2, false).saveAsTextFile("/user/hadoop/data/temp/graph/graph.pr")
91. pageRankGraph.vertices.top(5)(Ordering.by(_._2)).foreach(println)
92. //Connected Components
93. val connectedComponentsGraph = graph1.connectedComponents()
94. connectedComponentsGraph.vertices.sortBy(_._2, false).saveAsTextFile("/user/hadoop/data/temp/graph/graph.cc")
95. connectedComponentsGraph.vertices.top(5)(Ordering.by(_._2)).foreach(println)
96. //TriangleCount主要用途之一是用于社区发现 保持sourceId小于destId
97. val graph2 = GraphLoader.edgeListFile(sc, path, true)
98. val triangleCountGraph = graph2.triangleCount()
99. triangleCountGraph.vertices.sortBy(_._2, false).saveAsTextFile("/user/hadoop/data/temp/graph/graph.tc")
100. triangleCountGraph.vertices.top(5)(Ordering.by(_._2)).foreach(println)
101. sc.stop()
102. }
103. }  
     
     Pasted from: http://blog.csdn.net/fighting_one_piece/article/details/39668267

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