快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数…

今天想使用淘宝开放平台的API获取商品详情,可是以前一直没使用过,看起来有点高深莫测,后然看开发入门,一步一步,还真有点感觉了,然后看示例,还真行了,记下来以后参考.其中遇到问题,后然解决了.因为我已经有APPKEY了所以,我使用的是正式环境,大家可以使用测试换进,设置稍微有点区别: 1.下载PHP SDK,下载地址:http://open.taobao.com/doc/detail.htm?spm=0.0.0.21.e7516f&id=34#s1 2.PHP SDK解压后,lotusphp_r…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

1.GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.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…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

关系计算问题描述 二度关系是指用户与用户通过关注者为桥梁发现到的关注者之间的关系.目前微博通过二度关系实现了潜在用户的推荐.用户的一度关系包含了关注.好友两种类型,二度关系则得到关注的关注.关注的好友.好友的关注.好友的好友四种类型. 如果要为全站亿级用户根据二度关系和四种桥梁类型推荐桥梁权重最高 TopN 个用户,大致估算了下总关系量在千亿级别,按照原有的 Mapreduce 模式计算整个二度关系,需要以桥梁用户为 Key,把它的关注和粉丝两个亿级的表做 Join,如果活跃用户按照亿计,平均关…

一.图概念术语 1.1 基本概念 图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合(边edge)组成的一种数据结构. 这里的图并非指代数中的图.图可以对事物以及事物之间的关系建模,图可以用来表示自然发生的连接数据,如:社交网络.互联网web页面 常用的应用有:在地图应用中找到最短路径.基于与他人的相似度图,推荐产品.服务.人际关系或媒体 1.2 术语 1.2.1顶点和边 一般关系图中,事物为顶点,关系为边 1.2.2有向图和无向图 在有向图中,一条边的两个顶点一般扮演者不同的角色,比如父子关系.…

一.引言 在了解GraphX之前,需要先了解关于通用的分布式图计算框架的两个常见问题:图存储模式和图计算模式. 二.图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式.2013年,GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割,在性能上取得重大提升,目前基本上被业界广泛接受并使用. 2.1 边分割(Edge-Cut) 每个顶点都存储一次,但有的边会被打断分到两台机器上.这样做的好处是节省存储空间:坏处是对图进行基于边的计算时,对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说,要跨机器通信传…

引言 在了解GraphX之前,需要先了解关于通用的分布式图计算框架的两个常见问题:图存储模式和图计算模式. 图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式.2013年,GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割,在性能上取得重大提升,目前基本上被业界广泛接受并使用. 边分割(Edge-Cut) 每个顶点都存储一次,但有的边会被打断分到两台机器上.这样做的好处是节省存储空间:坏处是对图进行基于边的计算时,对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说,要跨机器通信传输数据,内网通信…

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices.edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2.3.2 构建图的过程2.4 计算模式2.4.1 BSP 计算模式2.4.2 图操作一…