1. Spark 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。
图的分布式或者并行处理其实是把图拆分成很多的子图，然后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。下面我们看一下图计算的简单示例：
![这里写图片描述]()
从图中我们可以看出：拿到Wikipedia的文档以后，可以变成Link Table形式的视图，然后基于Link Table形式的视图可以分析成Hyperlinks超链接，最后我们可以使用PageRank去分析得出Top Communities。在下面路径中的Editor Graph到Community，这个过程可以称之为Triangle Computation，这是计算三角形的一个算法，基于此会发现一个社区。从上面的分析中我们可以发现图计算有很多的做法和算法，同时也发现图和表格可以做互相的转换。
2. Spark GraphX的框架
设计GraphX时，点分割和GAS都已成熟，在设计和编码中针对它们进行了优化，并在功能和性能之间寻找最佳的平衡点。如同Spark本身，每个子模块都有一个核心抽象。GraphX的核心抽象是Resilient Distributed Property Graph，一种点和边都带属性的有向多重图。它扩展了Spark RDD的抽象，有Table和Graph两种视图，而只需要一份物理存储。两种视图都有自己独有的操作符，从而获得了灵活操作和执行效率。
![这里写图片描述]()
如同Spark，GraphX的代码非常简洁。GraphX的核心代码只有3千多行，而在此之上实现的Pregel模式，只要短短的20多行。GraphX的代码结构整体下图所示，其中大部分的实现，都是围绕Partition的优化进行的。这在某种程度上说明了点分割的存储和相应的计算优化，的确是图计算框架的重点和难点。
3. 图例演示
下图中有6个人，每个人有名字和年龄，这些人根据社会关系形成8条边，每条边有其属性。在以下例子演示中将构建顶点、边和图，打印图的属性、转换操作、结构操作、连接操作、聚合操作，并结合实际要求进行演示。
![这里写图片描述]()
程序代码：
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD
object GraphXExample {
def main(args: Array[String]) {
//屏蔽日志
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
//设置运行环境
val conf = new SparkConf().setAppName("SimpleGraphX").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
//设置顶点和边，注意顶点和边都是用元组定义的Array
//顶点的数据类型是VD:(String,Int)
val vertexArray = Array(
(1L, ("Alice", 28)),
(2L, ("Bob", 27)),
(3L, ("Charlie", 65)),
(4L, ("David", 42)),
(5L, ("Ed", 55)),
(6L, ("Fran", 50))
)
//边的数据类型ED:Int
val edgeArray = Array(
Edge(2L, 1L, 7),
Edge(2L, 4L, 2),
Edge(3L, 2L, 4),
Edge(3L, 6L, 3),
Edge(4L, 1L, 1),
Edge(5L, 2L, 2),
Edge(5L, 3L, 8),
Edge(5L, 6L, 3)
)
//构造vertexRDD和edgeRDD
val vertexRDD: RDD[(Long, (String, Int))] = sc.parallelize(vertexArray)
val edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(edgeArray)
//构造图Graph[VD,ED]
val graph: Graph[(String, Int), Int] = Graph(vertexRDD, edgeRDD)
//***********************************************************************************
//*************************** 图的属性 ****************************************
//********************************************************************************** println("***********************************************")
println("属性演示")
println("**********************************************************")
println("找出图中年龄大于30的顶点：")
graph.vertices.filter { case (id, (name, age)) => age > 30}.collect.foreach {
case (id, (name, age)) => println(s"$name is $age")
}
//边操作：找出图中属性大于5的边
println("找出图中属性大于5的边：")
graph.edges.filter(e => e.attr > 5).collect.foreach(e => println(s"${e.srcId} to ${e.dstId} att ${e.attr}"))
println
//triplets操作，((srcId, srcAttr), (dstId, dstAttr), attr)
println("列出边属性>5的tripltes：")
for (triplet <- graph.triplets.filter(t => t.attr > 5).collect) {
println(s"${triplet.srcAttr._1} likes ${triplet.dstAttr._1}")
}
println
//Degrees操作
println("找出图中最大的出度、入度、度数：")
def max(a: (VertexId, Int), b: (VertexId, Int)): (VertexId, Int) = {
if (a._2 > b._2) a else b
}
println("max of outDegrees:" + graph.outDegrees.reduce(max) + " max of inDegrees:" + graph.inDegrees.reduce(max) + " max of Degrees:" + graph.degrees.reduce(max))
println
//***********************************************************************************
//*************************** 转换操作 ****************************************
//**********************************************************************************
println("**********************************************************")
println("转换操作")
println("**********************************************************")
println("顶点的转换操作，顶点age + 10：")
graph.mapVertices{ case (id, (name, age)) => (id, (name, age+10))}.vertices.collect.foreach(v => println(s"${v._2._1} is ${v._2._2}"))
println
println("边的转换操作，边的属性*2：")
graph.mapEdges(e=>e.attr*2).edges.collect.foreach(e => println(s"${e.srcId} to ${e.dstId} att ${e.attr}"))
println
//***********************************************************************************
//*************************** 结构操作 ****************************************
//**********************************************************************************
println("**********************************************************")
println("结构操作")
println("**********************************************************")
println("顶点年纪>30的子图：")
val subGraph = graph.subgraph(vpred = (id, vd) => vd._2 >= 30)
println("子图所有顶点：")
subGraph.vertices.collect.foreach(v => println(s"${v._2._1} is ${v._2._2}"))
println
println("子图所有边：")
subGraph.edges.collect.foreach(e => println(s"${e.srcId} to ${e.dstId} att ${e.attr}"))
println
//***********************************************************************************
//*************************** 连接操作 ****************************************
//**********************************************************************************
println("**********************************************************")
println("连接操作")
println("**********************************************************")
val inDegrees: VertexRDD[Int] = graph.inDegrees
case class User(name: String, age: Int, inDeg: Int, outDeg: Int)
//创建一个新图，顶点VD的数据类型为User，并从graph做类型转换
val initialUserGraph: Graph[User, Int] = graph.mapVertices { case (id, (name, age)) => User(name, age, 0, 0)}
//initialUserGraph与inDegrees、outDegrees（RDD）进行连接，并修改initialUserGraph中inDeg值、outDeg值
val userGraph = initialUserGraph.outerJoinVertices(initialUserGraph.inDegrees) {
case (id, u, inDegOpt) => User(u.name, u.age, inDegOpt.getOrElse(0), u.outDeg)
}.outerJoinVertices(initialUserGraph.outDegrees) {
case (id, u, outDegOpt) => User(u.name, u.age, u.inDeg,outDegOpt.getOrElse(0))
}
println("连接图的属性：")
userGraph.vertices.collect.foreach(v => println(s"${v._2.name} inDeg: ${v._2.inDeg} outDeg: ${v._2.outDeg}"))
println
println("出度和入读相同的人员：")
userGraph.vertices.filter {
case (id, u) => u.inDeg == u.outDeg
}.collect.foreach {
case (id, property) => println(property.name)
}
println
//***********************************************************************************
//*************************** 聚合操作 ****************************************
//**********************************************************************************
println("**********************************************************")
println("聚合操作")
println("**********************************************************")
println("找出年纪最大的追求者：")
val oldestFollower: VertexRDD[(String, Int)] = userGraph.mapReduceTriplets[(String, Int)](
// 将源顶点的属性发送给目标顶点，map过程
edge => Iterator((edge.dstId, (edge.srcAttr.name, edge.srcAttr.age))),
// 得到最大追求者，reduce过程
(a, b) => if (a._2 > b._2) a else b
)
userGraph.vertices.leftJoin(oldestFollower) { (id, user, optOldestFollower) =>
optOldestFollower match {
case None => s"${user.name} does not have any followers."
case Some((name, age)) => s"${name} is the oldest follower of ${user.name}."
}
}.collect.foreach { case (id, str) => println(str)}
println
//***********************************************************************************
//*************************** 实用操作 ****************************************
//**********************************************************************************
println("**********************************************************")
println("聚合操作")
println("**********************************************************")
println("找出5到各顶点的最短：")
val sourceId: VertexId = 5L // 定义源点
val initialGraph = graph.mapVertices((id, _) => if (id == sourceId) 0.0 else Double.PositiveInfinity)
val sssp = initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)(
(id, dist, newDist) => math.min(dist, newDist),
triplet => { // 计算权重
if (triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr) {
Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr + triplet.attr))
} else {
Iterator.empty
}
},
(a,b) => math.min(a,b) // 最短距离
)
println(sssp.vertices.collect.mkString("\n"))
sc.stop()
}
}
运行结果：
**********************************************************
属性演示
**********************************************************
找出图中年龄大于30的顶点：
David is 42
Fran is 50
Charlie is 65
Ed is 55
找出图中属性大于5的边：
2 to 1 att 7
5 to 3 att 8
列出边属性>5的tripltes：
Bob likes Alice
Ed likes Charlie
找出图中最大的出度、入度、度数：
max of outDegrees:(5,3) max of inDegrees:(2,2) max of Degrees:(2,4)
**********************************************************
转换操作
**********************************************************
顶点的转换操作，顶点age + 10：
4 is (David,52)
1 is (Alice,38)
6 is (Fran,60)
3 is (Charlie,75)
5 is (Ed,65)
2 is (Bob,37)
边的转换操作，边的属性*2：
2 to 1 att 14
2 to 4 att 4
3 to 2 att 8
3 to 6 att 6
4 to 1 att 2
5 to 2 att 4
5 to 3 att 16
5 to 6 att 6
**********************************************************
结构操作
**********************************************************
顶点年纪>30的子图：
子图所有顶点：
David is 42
Fran is 50
Charlie is 65
Ed is 55
子图所有边：
3 to 6 att 3
5 to 3 att 8
5 to 6 att 3
**********************************************************
连接操作
**********************************************************
连接图的属性：
David inDeg: 1 outDeg: 1
Alice inDeg: 2 outDeg: 0
Fran inDeg: 2 outDeg: 0
Charlie inDeg: 1 outDeg: 2
Ed inDeg: 0 outDeg: 3
Bob inDeg: 2 outDeg: 2
出度和入读相同的人员：
David
Bob
**********************************************************
聚合操作
**********************************************************
找出年纪最大的追求者：
Bob is the oldest follower of David.
David is the oldest follower of Alice.
Charlie is the oldest follower of Fran.
Ed is the oldest follower of Charlie.
Ed does not have any followers.
Charlie is the oldest follower of Bob.
**********************************************************
实用操作
**********************************************************
找出5到各顶点的最短：
(4,4.0)
(1,5.0)
(6,3.0)
(3,8.0)
(5,0.0)
(2,2.0)
4. PageRank 演示
PageRank, 即网页排名，又称网页级别、Google 左侧排名或佩奇排名。它是Google 创始人拉里• 佩奇和谢尔盖• 布林于1997 年构建早期的搜索系统原型时提出的链接分析算法。目前很多重要的链接分析算法都是在PageRank 算法基础上衍生出来的。PageRank 是Google 用于用来标识网页的等级/ 重要性的一种方法，是Google 用来衡量一个网站的好坏的唯一标准。在揉合了诸如Title 标识和Keywords 标识等所有其它因素之后， Google 通过PageRank 来调整结果，使那些更具“等级/ 重要性”的网页在搜索结果中令网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。
![这里写图片描述]()
测试数据：
在这里测试数据为顶点数据graphx-wiki-vertices.txt和边数据graphx-wiki-edges.txt
-
顶点为顶点编号和网页标题
-
![这里写图片描述]()
-
边数据由两个顶点构成
-
![这里写图片描述]()
程序代码：
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD
object PageRank {
def main(args: Array[String]) {
//屏蔽日志
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
//设置运行环境
val conf = new SparkConf().setAppName("PageRank").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
//读入数据文件
val articles: RDD[String] = sc.textFile("/home/hadoop/IdeaProjects/data/graphx/graphx-wiki-vertices.txt")
val links: RDD[String] = sc.textFile("/home/hadoop/IdeaProjects/data/graphx/graphx-wiki-edges.txt")
//装载顶点和边
val vertices = articles.map { line =>
val fields = line.split('\t')
(fields(0).toLong, fields(1))
}
val edges = links.map { line =>
val fields = line.split('\t')
Edge(fields(0).toLong, fields(1).toLong, 0)
}
//cache操作
//val graph = Graph(vertices, edges, "").persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)
val graph = Graph(vertices, edges, "").persist()
//graph.unpersistVertices(false)
//测试
println("**********************************************************")
println("获取5个triplet信息")
println("**********************************************************")
graph.triplets.take(5).foreach(println(_))
//pageRank算法里面的时候使用了cache()，故前面persist的时候只能使用MEMORY_ONLY
println("**********************************************************")
println("PageRank计算，获取最有价值的数据")
println("**********************************************************")
val prGraph = graph.pageRank(0.001).cache()
val titleAndPrGraph = graph.outerJoinVertices(prGraph.vertices) {
(v, title, rank) => (rank.getOrElse(0.0), title)
}
titleAndPrGraph.vertices.top(10) {
Ordering.by((entry: (VertexId, (Double, String))) => entry._2._1)
}.foreach(t => println(t._2._2 + ": " + t._2._1))
sc.stop()
}
}
运行结果：
**********************************************************
获取5个triplet信息
**********************************************************
((146271392968588,Computer Consoles Inc.),(7097126743572404313,Berkeley Software Distribution),0)
((146271392968588,Computer Consoles Inc.),(8830299306937918434,University of California, Berkeley),0)
((625290464179456,List of Penguin Classics),(1735121673437871410,George Berkeley),0)
((1342848262636510,List of college swimming and diving teams),(8830299306937918434,University of California, Berkeley),0)
((1889887370673623,Anthony Pawson),(8830299306937918434,University of California, Berkeley),0)
**********************************************************
PageRank计算，获取最有价值的数据
**********************************************************
University of California, Berkeley: 1321.111754312097
Berkeley, California: 664.8841977233583
Uc berkeley: 162.50132743397873
Berkeley Software Distribution: 90.4786038848606
Lawrence Berkeley National Laboratory: 81.90404939641944
George Berkeley: 81.85226118457985
Busby Berkeley: 47.871998218019655
Berkeley Hills: 44.76406979519754
Xander Berkeley: 30.324075347288037
Berkeley County, South Carolina: 28.908336483710308
