這篇文章主要介紹“基于spark的GraphX如何使用”，在日常操作中，相信很多人在基于spark的GraphX如何使用問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”基于spark的GraphX如何使用”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

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基于Spark的GraphX.pptx

1. Property Graph：用戶定義的有向圖，圖中的每個(gè)頂點(diǎn)和每條邊都附加一個(gè)用戶定義的對(duì)象，允許在兩個(gè)頂點(diǎn)之間并行存在多條邊。每個(gè)頂點(diǎn)都具有一個(gè)64位的唯一標(biāo)識(shí)(VertexID)，GraphX并不強(qiáng)制VertexID有序。每條邊則由起始和終止VertexID標(biāo)識(shí)。

Graph具有兩個(gè)參數(shù)化的類型：Vertex(VD)和Edge(ED)，分別對(duì)應(yīng)附加在頂點(diǎn)和邊上的對(duì)象。當(dāng)VD和ED為基本的數(shù)據(jù)類型時(shí)，Graph將把它們保存在數(shù)組中。

Graph和RDD一樣(spark的基本數(shù)據(jù)類型，Resilient Distributed Dataset)，創(chuàng)建之后不可再改變，分布式存儲(chǔ)在集群上，并且具有容錯(cuò)能力。對(duì)圖中結(jié)構(gòu)和值的改變，都將需要產(chǎn)生一個(gè)新的Graph對(duì)象，新的Graph將與之前的Graph共享大部分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Graph通過(guò)頂點(diǎn)分割方法，分割在不同的機(jī)器上。任何數(shù)據(jù)分片所在機(jī)器的失敗都將引發(fā)該數(shù)據(jù)分片在其它機(jī)器上重新創(chuàng)建。

邏輯上Graph包含VertexRDD和EdgeRDD，即：

    class Graph[VD,ED] {

val vertices: VertexRDD[VD]

val edges: EdgeRDD[ED,VD]

}

其中，VertexRDD[VD]和EdgeRDD[ED,VD]分別是RDD[VertexID,VD]和RDD[Edge[ED]]經(jīng)過(guò)優(yōu)化（extends）后的版本，提供了圖計(jì)算相關(guān)功能，并做了內(nèi)部?jī)?yōu)化。

2. Graph類的成員變量

class Graph[VD, ED] {
  //Graph的基本信息：邊數(shù)，頂點(diǎn)數(shù)，入度，出度，度
  val numEdges: Long
  val numVertices: Long
  val inDegrees: VertexRDD[Int]
  val outDegrees: VertexRDD[Int]
  val degrees: VertexRDD[Int]
  //Graph的頂點(diǎn)RDD，邊RDD，以及三元組RDD
  val vertices: VertexRDD[VD]
  val edges: EdgeRDD[ED, VD]
  val triplets: RDD[EdgeTriplet[VD, ED]]
 }

class Graph[VD, ED] {
  def mapVertices[VD2](map: (VertexId, VD) => VD2): Graph[VD2, ED]
  def mapEdges[ED2](map: Edge[ED] => ED2): Graph[VD, ED2]
  def mapTriplets[ED2](map: EdgeTriplet[VD, ED] => ED2): Graph[VD, ED2]
}
上面的每個(gè)操作都將改變Graph中vertex和edge特性，并產(chǎn)生一個(gè)新的Graph

class Graph[VD, ED] {
  def reverse: Graph[VD, ED]
  def subgraph(epred: EdgeTriplet[VD,ED] => Boolean,
               vpred: (VertexId, VD) => Boolean): Graph[VD, ED]
  def mask[VD2, ED2](other: Graph[VD2, ED2]): Graph[VD, ED]
  def groupEdges(merge: (ED, ED) => ED): Graph[VD,ED]
}

reverse操作返回一個(gè)愿圖中邊的方向反轉(zhuǎn)的新圖。由于該操作沒(méi)有改變頂點(diǎn)和邊的特性，所以不需要數(shù)據(jù)的移動(dòng)

subgraph操作返回連接的點(diǎn)和邊滿足vpred和epred構(gòu)成的子圖

mask操作返回兩個(gè)圖相交的子圖，groupEdges操作合并重復(fù)的邊

5. 連接操作

class Graph[VD, ED] {
  def joinVertices[U](table: RDD[(VertexId, U)])(map: (VertexId, VD, U) => VD)
    : Graph[VD, ED]
  def outerJoinVertices[U, VD2](table: RDD[(VertexId, U)])(map: (VertexId, VD, Option[U]) => VD2)
    : Graph[VD2, ED]}

joinVertices操作，連接頂點(diǎn)和輸入的RDD，然后對(duì)連接得到的頂點(diǎn)，應(yīng)用用戶定義的map函數(shù)，若在RDD中沒(méi)有匹配連接的頂點(diǎn)，則保持頂點(diǎn)原有的值不變

outerjoinVertices類似于joinVertices，只是用戶定義的map函數(shù)應(yīng)用于所有的頂點(diǎn)，且可以改變頂點(diǎn)的類型

其中f(a)(b)的寫法類似于f(a,b)，只是參數(shù)b的類型取決于a

6. 鄰域聚合

GraphX中，經(jīng)過(guò)深度優(yōu)化的核心聚合操作是mapReduceTriplets

class Graph[VD, ED] {
  def mapReduceTriplets[A](
      map: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId, A)],
      reduce: (A, A) => A)
    : VertexRDD[A]}

mapReduceTriplets接收一個(gè)用戶定義的map函數(shù)，應(yīng)用于Graph的每一個(gè)三元組，產(chǎn)生消息(message)給三元組中的任意頂點(diǎn)。為了便于預(yù)先聚合優(yōu)化，暫時(shí)只支持給其中一個(gè)頂點(diǎn)發(fā)送消息。隨后，用戶定義的reduce函數(shù)結(jié)合發(fā)送給每一個(gè)頂點(diǎn)的消息。最終返回VertexRDD[A]，沒(méi)有收到消息的頂點(diǎn)不包含在該結(jié)果之中

mapRedeceTriplets還包含一個(gè)可選的參數(shù)：activeSetOpt，指定執(zhí)行map操作的頂點(diǎn)集合

7. 在spark中，RDD默認(rèn)是不會(huì)一直保存在內(nèi)存中的，為了避免重復(fù)計(jì)算，需要顯式的指定：Graph.cache()，顯式指定保存在內(nèi)存中的RDD只有在系統(tǒng)內(nèi)存不足時(shí)，才會(huì)強(qiáng)制采用LRU(least recently uesd)方式調(diào)出內(nèi)存。然而，對(duì)于迭代計(jì)算則應(yīng)該uncaching迭代產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù)，因此，在進(jìn)行圖的迭代計(jì)算時(shí)，推薦采用Pregel API，它會(huì)自動(dòng)的unpersist不需要的中間結(jié)果。

8. GraphX Pregel API

圖天然就是一個(gè)遞歸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，圖中頂點(diǎn)的特性取決于它們鄰域頂點(diǎn)的特性，反過(guò)來(lái)又影響其鄰域頂點(diǎn)的特性。因此，很多重要的圖算法都需要迭代計(jì)算每個(gè)頂點(diǎn)的特性，直到收斂。GraphX提供類似于Pregel的操作，其是Google Pregel和GraphLab框架抽象的結(jié)合。

class GraphOps[VD, ED] {
  def pregel[A]
      (initialMsg: A,    //初始消息，最大迭代次數(shù)，消息傳遞方向
       maxIter: Int = Int.MaxValue,
       activeDir: EdgeDirection = EdgeDirection.Out)
      (vprog: (VertexId, VD, A) => VD,
       sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId, A)],
       mergeMsg: (A, A) => A)
    : Graph[VD, ED] = {
    var g = mapVertices( (vid, vdata) => vprog(vid, vdata, initialMsg) ).cache()
    var messages = g.mapReduceTriplets(sendMsg, mergeMsg)
    var activeMessages = messages.count()
    var i = 0
    while (activeMessages > 0 && i < maxIterations) {
      val newVerts = g.vertices.innerJoin(messages)(vprog).cache()
      g = g.outerJoinVertices(newVerts) { (vid, old, newOpt) => newOpt.getOrElse(old) }.cache()
      messages = g.mapReduceTriplets(sendMsg, mergeMsg, Some((newVerts, activeDir))).cache()
      activeMessages = messages.count()
      i += 1
    }
    g
  }
}

9. 創(chuàng)建Graph

GraphX提供了根據(jù)頂點(diǎn)和邊RDD或者從磁盤上創(chuàng)建圖的方法。默認(rèn)情況下，圖構(gòu)建器不會(huì)重新分割圖的邊，即邊將留在它們起始分片所在機(jī)器。然而，Graph.groupEdges要求將圖重新分片，因?yàn)樵摬僮骷僭O(shè)相同的邊處在相同的分片中。所以需先調(diào)用Graph.partitionBy操作。

GraphLoader.edgeListFile操作，從磁盤加載圖，解析sourceVD destinationVD，跳過(guò)#開(kāi)始的注釋行，頂點(diǎn)值默認(rèn)為1

10.VertexRDD和EdgeRDD

GraphX提供Graph的VertexRDD和EdgeRDD，由于GraphX對(duì)頂點(diǎn)和邊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，因此還提供一些額外的功能。Vertex[A]繼承自RDD[VertexID,A]，并且約束VertexID只能出現(xiàn)一次，采用哈希表的方式存儲(chǔ)頂點(diǎn)屬性A。EdgeRDD繼承自RDD[Edge[ED]]依據(jù)策略PartitionStrategy，將邊保存在分塊中。在每個(gè)分塊中，邊的結(jié)構(gòu)和屬性保存在不同的結(jié)構(gòu)中。

到此，關(guān)于“基于spark的GraphX如何使用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

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