Spark GraphX学习与理解
Spark GraphX 简介
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。 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。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。
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。
- 顶点和边
一般关系图中,事物为顶点,关系为边  - 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、页面A连接向页面B。 在一个无向图中,边没有方向,即关系都是对等的,比如qq中的好友。 GraphX中有一个重要概念,所有的边都有一个方向,那么图就是有向图,如果忽略边的方向,就是无向图。
- 度表示一个顶点的所有边的数量
- 出边是指从当前顶点指向其他顶点的边
- 入边表示其他顶点指向当前顶点的边
- 出度是一个顶点出边的数量
- 入度是一个顶点入边的数量
GraphX 中的pregel函数
函数概述
Pregel是Google提出的用于大规模分布式图计算框架,常用来解决一下问题:
- 图遍历(BFS)
- 单源最短路径(SSSP)
- PageRank计算(上一篇已经介绍过)
Pregel的计算由一系列迭代组成,称为supersteps。Pregel迭代过程(实现过程)如下:
- 每个顶点从上一个superstep接收入站消息
- 计算顶点新的属性值
- 在下一个superstep中向相邻的顶点发送消息
- 当没有剩余消息时,迭代结束
源码
def pregel[A: ClassTag](
initialMsg: A,
maxIterations: Int = Int.MaxValue,
activeDirection: EdgeDirection = EdgeDirection.Either)(
vprog: (VertexId, VD, A) => VD,
sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId, A)],
mergeMsg: (A, A) => A)
: Graph[VD, ED] = {
Pregel(graph, initialMsg, maxIterations, activeDirection)(vprog, sendMsg, mergeMsg)
}
参数 | 说明 |
---|
VD | 顶点的数据类型 | ED | 边的数据类型 | A | Pregel message的类型 | graph | 输入的图 | initialMsg | 图初始化的时候,开始模型计算的时候,所有节点都会先收到一个消息 | maxIterations | 最大迭代次数 | activeDirection | 规定了发送消息的方向(默认是出边方向:EdgeDirection.Out) | vprog | 节点接收该消息并将聚合后的数据和本节点进行属性的合并 | sendMsg | 激活态的节点调用该方法发送消息 | mergeMsg | 如果一个节点接收到多条消息,先用mergeMsg 来将多条消息聚合成为一条消息,如果节点只收到一条消息,则不调用该函数 |
案例:求5L到各点的最短路径
顶点 的状态有两种:
顶点 能够处于激活态需要满足以下任意条件:
代码实现:
object Test{
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("GraphxHelloWorld").setMaster("local[*]")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val vertexArray = Array(
(1L, ("Alice", 28)),
(2L, ("Bob", 27)),
(3L, ("Charlie", 65)),
(4L, ("David", 42)),
(5L, ("Ed", 55)),
(6L, ("Fran", 50))
)
val vertexRDD: RDD[(VertexId, (String,Int))] = sparkContext.makeRDD(vertexArray)
val edgeArray = Array(
Edge(2L, 1L, 7),
Edge(2L, 4L, 2),
Edge(3L, 2L, 4),
Edge(3L, 6L, 3),
Edge(4L, 1L, 1),
Edge(2L, 5L, 2),
Edge(5L, 3L, 8),
Edge(5L, 6L, 3)
)
val edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = sparkContext.makeRDD(edgeArray)
val graph1 = Graph(vertexRDD, edgeRDD)
val srcVertexId = 5L
val initialGraph = graph1.mapVertices{case (vid,(name,age)) => if(vid==srcVertexId) 0.0 else Double.PositiveInfinity}
val pregelGraph = initialGraph.pregel(
Double.PositiveInfinity,
Int.MaxValue,
EdgeDirection.Out
)(
(vid: VertexId, vd: Double, distMsg: Double) => {
val minDist = math.min(vd, distMsg)
println(s"顶点${vid},属性${vd},收到消息${distMsg},合并后的属性${minDist}")
minDist
},
(edgeTriplet: EdgeTriplet[Double,PartitionID]) => {
if (edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr < edgeTriplet.dstAttr) {
println(s"顶点${edgeTriplet.srcId} 给 顶点${edgeTriplet.dstId} 发送消息 ${edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr}成功")
Iterator[(VertexId, Double)]((edgeTriplet.dstId, edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr))
} else {
println(s"顶点${edgeTriplet.srcId} 给 顶点${edgeTriplet.dstId} 发送消息 ${edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr}失败")
Iterator.empty
}
},
(msg1: Double, msg2: Double) => math.min(msg1, msg2)
)
sparkContext.stop()
}
}
输出结果:
顶点5,属性0.0,收到消息Infinity,合并后的属性0.0
顶点2,属性Infinity,收到消息Infinity,合并后的属性Infinity
顶点3,属性Infinity,收到消息Infinity,合并后的属性Infinity
顶点1,属性Infinity,收到消息Infinity,合并后的属性Infinity
顶点6,属性Infinity,收到消息Infinity,合并后的属性Infinity
顶点4,属性Infinity,收到消息Infinity,合并后的属性Infinity
顶点3 给 顶点6 发送消息 Infinity失败
顶点5 给 顶点6 发送消息 3.0成功
顶点2 给 顶点4 发送消息 Infinity失败
顶点4 给 顶点1 发送消息 Infinity失败
顶点5 给 顶点3 发送消息 8.0成功
顶点2 给 顶点1 发送消息 Infinity失败
顶点2 给 顶点5 发送消息 Infinity失败
顶点3 给 顶点2 发送消息 Infinity失败
顶点3,属性Infinity,收到消息8.0,合并后的属性8.0
顶点6,属性Infinity,收到消息3.0,合并后的属性3.0
顶点3 给 顶点2 发送消息 12.0成功
顶点3 给 顶点6 发送消息 11.0失败
顶点2,属性Infinity,收到消息12.0,合并后的属性12.0
顶点2 给 顶点1 发送消息 19.0成功
顶点2 给 顶点4 发送消息 14.0成功
顶点2 给 顶点5 发送消息 14.0失败
顶点4,属性Infinity,收到消息14.0,合并后的属性14.0
顶点1,属性Infinity,收到消息19.0,合并后的属性19.0
顶点4 给 顶点1 发送消息 15.0成功
顶点1,属性19.0,收到消息15.0,合并后的属性15.0
过程分析: 调用pregel方法之前,先把图的各个顶点的属性初始化为如下图所示:顶点5到自己的距离为0,所以设为0,其他顶点都设为 正无穷大Double.PositiveInfinity。
1. 当调用pregel方法开始:
首先,所有顶点都将接收到一条初始消息initialMsg,使所有顶点都处于激活态(红色标识的节点)。 
2. 第一次迭代开始:
所有顶点以EdgeDirection.Out的边方向调用sendMsg方法发送消息给目标顶点,如果 源顶点的属性+边的属性<目标顶点的属性,则发送消息。否则不发送。 发送成功的只有两条边: 5—>3(0+8<Double.Infinity , 成功), 5—>6(0+3<Double.Infinity , 成功) 3—>2(Double.Infinity+4>Double.Infinity , 失败) 3—>6(Double.Infinity+3>Double.Infinity , 失败) 2—>1(Double.Infinity+7>Double.Infinity , 失败) 2—>4(Double.Infinity+2>Double.Infinity , 失败) 2—>5(Double.Infinity+2>Double.Infinity , 失败) 4—>1(Double.Infinity+1>Double.Infinity , 失败)。
sendMsg方法执行完成之后,根据顶点处于激活态的条件,顶点5 成功地分别给顶点3 和 顶点6 发送了消息,顶点3 和 顶点6 也成功地接受到了消息。所以 此时只有5,3,6 三个顶点处于激活态,其他顶点全部钝化。然后收到消息的顶点3和顶点6都调用vprog方法,将收到的消息 与 自身的属性合并。如下图所示。到此第一次迭代结束。
3. 第二次迭代开始:
顶点3 给 顶点6 发送消息失败,顶点3 给 顶点2 发送消息成功,此时 顶点3 成功发送消息,顶点2 成功接收消息,所以顶点2 和 顶点3 都成为激活状态,其他顶点都成为钝化状态。然后顶点2 调用vprog方法,将收到的消息 与 自身的属性合并。 下图所示至此第二次迭代结束。 
4. 第三次迭代开始:
顶点3分别发送消息给顶点2失败 和 顶点6失败,顶点2 分别发消息给 顶点1成功、顶点4成功、顶点5失败 ,所以 顶点2、顶点1、顶点4 成为激活状态,其他顶点为钝化状态。顶点1 和 顶点4分别调用vprog方法,将收到的消息 与 自身的属性合并。下图所示至此第三次迭代结束。 
5. 第四次迭代开始:
顶点2 分别发送消息给 顶点1失败 和 顶点4失败。顶点4 给 顶点1发送消息成功,顶点1 和 顶点4 进入激活状态,其他顶点进入钝化状态。顶点1 调用vprog方法,将收到的消息 与 自身的属性合并 。 
6. 第五次迭代开始:
顶点4 再给 顶点1发送消息失败,顶点4 和 顶点1 进入钝化状态,此时全图都进入钝化状态。至此结束。 
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