GraphX算法模型:PageRank 一:算法介绍         PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度. 一个页面的"得票数"由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页面的超链接相当于对该页投一票.一个页面的PageRank是由所有链向它的页面("链入页面")的重要性经过递归算法得到的.一个有较多链入的页面会有较高的得分,相反如果一个页面没有任何链入页面,那么它没有得分. 二:源码分析 I:Pre…

0. 概述 本文档面向需要使用MaxCompute Spark进行开发的用户使用.本指南主要适用于具备有Spark开发经验的开发人员. MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务,它在统一的计算资源和数据集权限体系之上,提供Spark计算框架,支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业,以满足更丰富的数据处理分析场景. 本文将重点介绍MaxCompute Spark能够支撑的应用场景,同时说明开发的依赖条件和环境准备,重点对Spark作业开发…

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…

一.分区策略 GraphX采用顶点分割的方式进行分布式图分区.GraphX不会沿着边划分图形,而是沿着顶点划分图形,这可以减少通信和存储的开销.从逻辑上讲,这对应于为机器分配边并允许顶点跨越多台机器.分配边的方法取决于分区策略PartitionStrategy并且对各种启发式方法进行了一些折中.用户可以使用Graph.partitionBy运算符重新划分图[可以使用不同分区策略].默认的分区策略是使用图形构造中提供的边的初始分区.但是,用户可以轻松切换到GraphX中包含的2D分区或其他启发式方…

GraphX原型论文 GraphX是Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业. GraphX最先是…

[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. PageRank http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 2. Connected Components 3. Triangle Counting 例子: users.txt 1,BarackObama,Barack Obama 2,ladygaga,Goddess of Love 3,jeresig,John Resig 4,justinbieber,Justin Bieber 6,matei_zaharia,Matei Z…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 图的并行化处理一直是一个非常热门的话题,这里头的重点有两个,一是如何将图的算法并行化,二是找到一个合适的并行化处理框架.Spark作为一个非常优秀的并行处理框架,将一些并行化的算法移到其上面就成了一个很自然的事情. Graphx是一些图的常用算法在Spark上的并行化实现,同时提供了丰富的API接口.本文就Graphx的代码架构及pagerank在graphx中的具体实现做一个初步的学习. Google为什么赢得了搜索引擎大战 当Google还在起步的…

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…

1. 整体架构 GraphX 的整体架构(如图 1所示)可以分为三部分. 图 1  GraphX 架构 存储和原语层: Graph 类是图计算的核心类.内部含有 VertexRDD. EdgeRDD 和RDD[EdgeTriplet] 引用. GraphImpl 是 Graph 类的子类,实现了图操作.‰ 接口层:在底层 RDD 的基础之上实现了 Pregel 模型, BSP 模式的计算接口.‰ 算法层:基于 Pregel 接口实现了常用的图算法.包括: PageRank. SVDPlusPlu…

首先准备如下社交图形数据:…

浅谈Graphx: http://blog.csdn.net/shangwen_/article/details/38645601 Pregel: http://blog.csdn.net/shangwen_/article/details/38479835 Bagel: http://ju.outofmemory.cn/entry/712 Graphx的主要接口: 基本信息接口(numEdges , num Vertices , degrees(in/out) )聚合操作 (mapVertic…

问题导读1.GraphX提供了几种方式从RDD或者磁盘上的顶点和边集合构造图?2.PageRank算法在图中发挥什么作用?3.三角形计数算法的作用是什么?Spark中文手册-编程指南Spark之一个快速的例子Spark之基本概念Spark之基本概念Spark之基本概念(2)Spark之基本概念(3)Spark-sql由入门到精通Spark-sql由入门到精通续spark GraphX编程指南(1)Pregel API 图本身是递归数据结构,顶点的属性依赖于它们邻居的属性,这些邻居的属性又依赖于自…

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有…

GraphX是Spark用于图形并行计算的新组件.在较高的层次上,GraphX通过引入一个新的Graph抽象来扩展Spark RDD:一个定向的多图,其属性附加到每个定点和边.为了支持图计算,GraphX公开了一组基本的操作符(子图,joinVertices和aggregateMessages),以及上述优化的变体API. 1.导入 2.属性图 GraphX的属性曲线图是一个有向多重图与连接到每个顶点边缘的用户定义对象.其可能有多个平行边共享相同的源和目标顶点.支持平行边缘的能力简化了在相同顶点…

学习的资料是官网的Programming Guide https://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html 首先是GraphX的简介 GraphX是Spark中专门负责图和图并行计算的组件. GraphX通过引入了图形概念来继承了Spark RDD:一个连接节点和边的有向图 为了支持图计算,GraphX引入了一些算子: subgraph, joinVertices, and aggregateMessages等 和 …

Graphx    概述        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.      …

/* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this file to You u…

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所构建的图如下: Scala程序代码如下: import org.apache.spark._ import org.apache.spark.graphx._ // To make some of the examples work we will also need RDD import org.apache.spark.rdd.RDD object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { // 初始化SparkContext val s…

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…

顶点:VertexRDD   边:EdgeRDD.Edge.EdgeDirection   Triplet:EdgeTriplet   存储:PartitionStrategy 通常的存储方式有两种:切边或切顶点,GraphX用的是切顶点,有四种存储方式: EdgePartition2D EdgePartition1D RandomVertexCut(自由分布) CanonicalRandomVertexCut(定向分布) 有四种table:Vertex Table.Routing Table.…

GraphX Programming Guide 概述 入门 属性 Graph 示例属性 Graph Graph 运算符 运算符的汇总表 Property 运算符 Structural 运算符 Join 运算符 邻域聚合 聚合消息 (aggregateMessages) Map Reduce Triplets Transition Guide (Legacy) 计算级别信息 收集相邻点 Caching and Uncaching Pregel API Graph 建造者 Vertex and E…

spark最新版公布了.之前的版本号就已经集成了graphx,这个版本号还改了一些bug. 我做了简单測试,只是网上关于集群模式执行spark资料太少了,仅仅有关于EC2(见參考资料1)的.可是还非常旧,好多命令都有变化了.非常讨厌写安装类的博客不注明当前使用软件的版本号,这是常识好不好?! 我的平台配置: spark:0.9.1 scala:2.10.4 hadoop:1.0.4 jdk:1.7.0 master node:1 worker node:16 1. spark 0\.9\.1的部…

一.简介 参考:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package big.data.analyse.graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession class Vertex…

2.1 存储模式 2.1.1 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 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,要跨机器通信传输数据,内网通信流量大 2)点分割(Vertex-Cut):每条边只存储一次,都只会出现在一台机器上.邻居多的点会被复制到多台机器上,增加了存储开销,同时会引发数据同步问题.好处是可以大幅减少内网通信量 虽然两种…

1.1 什么是Spark GraphX 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.那么什么是图,都计算些什么?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,数据中出现网状结构关系都需要图计算 GraphX是一个新的Spark API,它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算.GraphX通过引入弹性分布式属性图(Resilien…

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…

1. Graphx概念 针对某些领域,如社交网络.语言建模等,graph-parallel系统可以高效地执行复杂的图形算法,比一般的data-parallel系统更快. Graphx是将graph-parallel的data-parallel统一到一个系统中.允许用户将数据当成一个图或一个集合RDD,而简化数据移动或复杂操作. 2. 属性图 属性图为有向多重图,带有链接到每个顶点和边的用户定义的对象.有向多重图多个并行的边共享相同源和目的地顶点.每个顶点由一个唯一的64位长的标识符(Vertex…

转自:https://www.cnblogs.com/txq157/p/5978747.html 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…