SparkGraphX 应用解析
目 录
第1章 Spark GraphX概述…………………………. 3
1.1 什么是Spark GraphX…………………………….. 3
1.2 弹性分布式属性图……………………………….. 5
1.3 运行图计算程序………………………………… 7
第2章 Spark GraphX解析………………………… 10
2.1 存储模式……………………………………. 10
2.1.1 图存储模式……………………………… 10
2.1.2 GraphX存储模式…………………………. 11
2.2 vertices、edges以及triplets……………………. 15
2.2.1 vertices………………………………. 15
2.2.2 edges…………………………………. 15
2.2.3 triplets………………………………. 15
2.3 图的构建……………………………………. 16
2.3.1 构建图的方法……………………………. 17
2.3.2 构建图的过程……………………………. 17
2.4 计算模式……………………………………. 25
2.4.1 BSP计算模式……………………………. 25
2.4.2 图操作一览……………………………… 27
2.4.3 操作一览………………………………. 28
2.4.4 转换操作………………………………. 31
2.4.5 结构操作………………………………. 36
2.4.6 顶点关联操作……………………………. 42
2.4.7 聚合操作………………………………. 45
2.4.8 缓存操作………………………………. 55
2.5 Pregel API…………………………………… 55
2.5.1 pregel计算模型…………………………. 57
2.5.2 pregel实现最短路径………………………. 58
2.6 GraphX实例………………………………….. 59
第3章 图算法………………………………… 68
3.1 PageRank排名算法……………………………… 68
3.1.1 算法概述………………………………. 68
3.1.2 从入链数量到 PageRank……………………. 68
3.1.3 PageRank算法原理………………………… 69
3.1.4 Spark GraphX实现………………………… 75
3.2 广度优先遍历(参考)……………………………. 75
3.3 单源最短路径(参考)……………………………. 76
3.4 连通图(参考)…………………………………. 78
3.5 三角计数(参考)……………………………….. 80
第4章 PageRank实例……………………………. 82
4.1.1 实现代码………………………………. 84

第1章 Spark GraphX概述

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（Resilient Distributed Property Graph）： 顶点和边均有属性的有向多重图，来扩展Spark RDD。为了支持图计算，GraphX开发了一组基本的功能操作以及一个优化过的Pregel API。另外，GraphX也包含了一个快速增长的图算法和图builders的集合，用以简化图分析任务。
从社交网络到语言建模，不断增长的数据规模以及图形数据的重要性已经推动了许多新的分布式图系统的发展。 通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的分布式数据计算（data-parallel，如spark、MapReduce）快很多。


分布式图（graph-parallel）计算和分布式数据（data-parallel）计算类似，分布式数据计算采用了一种record-centric（以记录为中心）的集合视图，而分布式图计算采用了一种vertex-centric（以顶点为中心）的图视图。 分布式数据计算通过同时处理独立的数据来获得并发的目的，分布式图计算则是通过对图数据进行分区（即切分）来获得并发的目的。更准确的说，分布式图计算递归地定义特征的转换函数（这种转换函数作用于邻居特征），通过并发地执行这些转换函数来获得并发的目的。
分布式图计算比分布式数据计算更适合图的处理，但是在典型的图处理流水线中，它并不能很好地处理所有操作。例如，虽然分布式图系统可以很好的计算PageRank等算法，但是它们不适合从不同的数据源构建图或者跨过多个图计算特征。 更准确的说，分布式图系统提供的更窄的计算视图无法处理那些构建和转换图结构以及跨越多个图的需求。分布式图系统中无法提供的这些操作需要数据在图本体之上移动并且需要一个图层面而不是单独的顶点或边层面的计算视图。例如，我们可能想限制我们的分析到几个子图上，然后比较结果。 这不仅需要改变图结构，还需要跨多个图计算。

  我们如何处理数据取决于我们的目标，有时同一原始数据可能会处理成许多不同表和图的视图，并且图和表之间经常需要能够相互移动。如下图所示：

所以我们的图流水线必须通过组合graph-parallel和data- parallel来实现。但是这种组合必然会导致大量的数据移动以及数据复制，同时这样的系统也非常复杂。 例如，在传统的图计算流水线中，在Table View视图下，可能需要Spark或者Hadoop的支持，在Graph View这种视图下，可能需要Prege或者GraphLab的支持。也就是把图和表分在不同的系统中分别处理。 不同系统之间数据的移动和通信会成为很大的负担。
GraphX项目将graph-parallel和data-parallel统一到一个系统中，并提供了一个唯一的组合API。GraphX允许用户把数据当做一个图和一个集合（RDD），而不需要数据移动或者复制。也就是说GraphX统一了Graph View和Table View， 可以非常轻松的做pipeline操作。

1.2 弹性分布式属性图

  GraphX的核心抽象是弹性分布式属性图，它是一个有向多重图，带有连接到每个顶点和边的用户定义的对象。 有向多重图中多个并行的边共享相同的源和目的顶点。支持并行边的能力简化了建模场景，相同的顶点可能存在多种关系(例如co-worker和friend)。 每个顶点用一个唯一的64位长的标识符（VertexID）作为key。GraphX并没有对顶点标识强加任何排序。同样，边拥有相应的源和目的顶点标识符。

  属性图扩展了Spark RDD的抽象，有Table和Graph两种视图，但是只需要一份物理存储。两种视图都有自己独有的操作符，从而使我们同时获得了操作的灵活性和执行的高效率。属性图以vertex(VD)和edge(ED)类型作为参数类型，这些类型分别是顶点和边相关联的对象的类型。
  在某些情况下，在同样的图中，我们可能希望拥有不同属性类型的顶点。这可以通过继承完成。例如，将用户和产品建模成一个二分图，我们可以用如下方式：

  和RDD一样，属性图是不可变的、分布式的、容错的。图的值或者结构的改变需要生成一个新的图来实现。注意，原始图中不受影响的部分都可以在新图中重用，用来减少存储的成本。 执行者使用一系列顶点分区方法来对图进行分区。如RDD一样，图的每个分区可以在发生故障的情况下被重新创建在不同的机器上。
  逻辑上,属性图对应于一对类型化的集合(RDD),这个集合包含每一个顶点和边的属性。因此，图的类中包含访问图中顶点和边的成员变量。

  VertexRDD[VD]和EdgeRDD[ED]类是RDD[(VertexID, VD)]和RDD[Edge[ED]]的继承和优化版本。VertexRDD[VD]和EdgeRDD[ED]都提供了额外的图计算功能并提供内部优化功能。

 **GraphX的底层设计有以下几个关键点。 **<br />    对Graph视图的所有操作，最终都会转换成其关联的Table视图的RDD操作来完成。这样对一个图的计算，最终在逻辑上，等价于一系列RDD的转换过程。因此，Graph最终具备了RDD的3个关键特性：Immutable、Distributed和Fault-Tolerant，其中最关键的是Immutable（不变性）。逻辑上，所有图的转换和操作都产生了一个新图；物理上，GraphX会有一定程度的不变顶点和边的复用优化，对用户透明。 <br />    两种视图底层共用的物理数据，由RDD[Vertex-Partition]和RDD[EdgePartition]这两个RDD组成。点和边实际都不是以表Collection[tuple]的形式存储的，而是由VertexPartition/EdgePartition在内部存储一个带索引结构的分片数据块，以加速不同视图下的遍历速度。不变的索引结构在RDD转换过程中是共用的，降低了计算和存储开销。 <br />图的分布式存储采用点分割模式，而且使用partitionBy方法，由用户指定不同的划分策略（PartitionStrategy）。划分策略会将边分配到各个EdgePartition，顶点分配到各个VertexPartition，EdgePartition也会缓存本地边关联点的Ghost副本。划分策略的不同会影响到所需要缓存的Ghost副本数量，以及每个EdgePartition分配的边的均衡程度，需要根据图的结构特征选取最佳策略。目前有EdgePartition2d、EdgePartition1d、RandomVertexCut和CanonicalRandomVertexCut这四种策略。

1.3 运行图计算程序

假设我们想构造一个包括不同合作者的属性图。顶点属性可能包含用户名和职业。我们可以用描述合作者之间关系的字符串标注边缘。


开始的第一步是引入Spark和GraphX到你的项目中，如下面所示

如果你没有用到Spark shell，你还将需要SparkContext。
所得的图形将具有类型签名
val userGraph: Graph[(String, String), String]
有很多方式从一个原始文件、RDD构造一个属性图。最一般的方法是利用Graph object。下面的代码从RDD集合生成属性图。

在上面的例子中，我们用到了Edge样本类。边有一个srcId和dstId分别对应于源和目标顶点的标示符。另外，Edge类有一个attr成员用来存储边属性。
我们可以分别用graph.vertices和graph.edges成员将一个图解构为相应的顶点和边。

注意，graph.vertices返回一个VertexRDD[(String, String)]，它继承于 RDD[(VertexID, (String, String))]。所以我们可以用scala的case表达式解构这个元组。另一方面，
graph.edges返回一个包含Edge[String]对象的EdgeRDD。我们也可以用到case类的类型构造器，如下例所示。

除了属性图的顶点和边视图，GraphX也包含了一个三元组视图，三元视图逻辑上将顶点和边的属性保存为一个RDD[EdgeTriplet[VD, ED]]，它包含EdgeTriplet类的实例。可以通过下面的Sql表达式表示这个连接。

或者通过下面的图来表示。

EdgeTriplet类继承于Edge类，并且加入了srcAttr和dstAttr成员，这两个成员分别包含源和目的的属性。我们可以用一个三元组视图渲染字符串集合用来描述用户之间的关系。

第2章 Spark GraphX解析

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。

虽然两种方法互有利弊，但现在是点分割占上风，各种分布式图计算框架都将自己底层的存储形式变成了点分割。主要原因有以下两个。
1) 磁盘价格下降，存储空间不再是问题，而内网的通信资源没有突破性进展，集群计算时内网带宽是宝贵的，时间比磁盘更珍贵。这点就类似于常见的空间换时间的策略。
2) 在当前的应用场景中，绝大多数网络都是“无尺度网络”，遵循幂律分布，不同点的邻居数量相差非常悬殊。而边分割会使那些多邻居的点所相连的边大多数被分到不同的机器上，这样的数据分布会使得内网带宽更加捉襟见肘，于是边分割存储方式被渐渐抛弃了。

2.1.2 GraphX存储模式

Graphx借鉴PowerGraph，使用的是Vertex-Cut( 点分割 ) 方式存储图，用三个RDD存储图数据信息：
VertexTable(id, data)：id为顶点id， data为顶点属性
EdgeTable(pid, src, dst, data)：pid 为分区id ，src为源顶点id ，dst为目的顶点id，data为边属性
RoutingTable(id, pid)：id 为顶点id ，pid 为分区id
点分割存储实现如下图所示：


GraphX在进行图分割时，有几种不同的分区(partition)策略，它通过PartitionStrategy专门定义这些策略。在PartitionStrategy中，总共定义了EdgePartition2D、EdgePartition1D、RandomVertexCut以及 CanonicalRandomVertexCut这四种不同的分区策略。下面分别介绍这几种策略。

2.1.2.1 RandomVertexCut

  这个方法比较简单，通过取源顶点和目标顶点id的哈希值来将边分配到不同的分区。这个方法会产生一个随机的边分割，两个顶点之间相同方向的边会分配到同一个分区。

2.1.2.2 CanonicalRandomVertexCut

  这种分割方法和前一种方法没有本质的不同。不同的是，哈希值的产生带有确定的方向（即两个顶点中较小id的顶点在前）。两个顶点之间所有的边都会分配到同一个分区，而不管方向如何。

2.1.2.3 EdgePartition1D

  这种方法仅仅根据源顶点id来将边分配到不同的分区。有相同源顶点的边会分配到同一分区。

2.1.2.4 EdgePartition2D

  这种分割方法同时使用到了源顶点id和目的顶点id。它使用稀疏边连接矩阵的2维区分来将边分配到不同的分区，从而保证顶点的备份数不大于2 * sqrt(numParts)的限制。这里numParts表示分区数。 这个方法的实现分两种情况，即分区数能完全开方和不能完全开方两种情况。当分区数能完全开方时，采用下面的方法：

  当分区数不能完全开方时，采用下面的方法。这个方法的最后一列允许拥有不同的行数。

  下面举个例子来说明该方法。假设我们有一个拥有12个顶点的图，要把它切分到9台机器。我们可以用下面的稀疏矩阵来表示:

__________________________________

v0   | P0 *     | P1       | P2    *  |

v1   |  ****    |  *       |          |

v2   |  ******* |      **  |  ****    |

v3   |  *****   |  *  *    |       *  |

----------------------------------

v4   | P3 *     | P4 ***   | P5 **  * |

v5   |  *  *    |  *       |          |

v6   |       *  |      **  |  ****    |

v7   |  * * *   |  *  *    |       *  |

----------------------------------

v8   | P6   *   | P7    *  | P8  *   *|

v9   |     *    |  *    *  |          |

v10  |       *  |      **  |  *  *    |

v11  | * <-E    |  ***     |       ** |

----------------------------------

  上面的例子中表示分配到处理器上的边。E表示连接顶点v11和v1的边，它被分配到了处理器P6上。为了获得边所在的处理器，我们将矩阵切分为sqrt(numParts) sqrt(numParts)块。 注意，上图中与顶点v11相连接的边只出现在第一列的块(P0,P3,P6)或者最后一行的块(P6,P7,P8)中，这保证了V11的副本数不会超过2 * sqrt(numParts)份，在上例中即副本不能超过6份。
  在上面的例子中，P0里面存在很多边，这会造成工作的不均衡。为了提高均衡，我们首先用顶点id乘以一个大的素数，然后再shuffle顶点的位置。乘以一个大的素数本质上不能解决不平衡的问题，只是减少了不平衡的情况发生。

2.2 vertices、edges以及triplets

vertices、edges以及[triplets]()是GraphX中三个非常重要的概念。我们在前文GraphX介绍中对这三个概念有初步的了解。

2.2.1 vertices

  在GraphX中，vertices对应着名称为VertexRDD的RDD。这个RDD有顶点id和顶点属性两个成员变量。它的源码如下所示：

  从源码中我们可以看到，VertexRDD继承自RDD[(VertexId, VD)]，这里VertexId表示顶点id，VD表示顶点所带的属性的类别。这从另一个角度也说明VertexRDD拥有顶点id和顶点属性。

2.2.2 edges

  在GraphX中，edges对应着EdgeRDD。这个RDD拥有三个成员变量，分别是源顶点id、目标顶点id以及边属性。它的源码如下所示：

  从源码中我们可以看到，EdgeRDD继承自RDD[Edge[ED]]，即类型为Edge[ED]的RDD。

2.2.3 triplets

  在GraphX中，triplets对应着EdgeTriplet。它是一个三元组视图，这个视图逻辑上将顶点和边的属性保存为一个RDD[EdgeTriplet[VD, ED]]。可以通过下面的Sql表达式表示这个三元视图的含义:

  同样，也可以通过下面图解的形式来表示它的含义：

  EdgeTriplet的源代码如下所示：

  EdgeTriplet类继承自Edge类，我们来看看这个父类：

  Edge类中包含源顶点id，目标顶点id以及边的属性。所以从源代码中我们可以知道，triplets既包含了边属性也包含了源顶点的id和属性、目标顶点的id和属性。

2.3 图的构建

GraphX的Graph对象是用户操作图的入口。前面的章节我们介绍过，它包含了边(edges)、顶点(vertices)以及triplets三部分，并且这三部分都包含相应的属性，可以携带额外的信息。

2.3.1 构建图的方法

  构建图的入口方法有两种，分别是根据边构建和根据边的两个顶点构建。

2.3.1.1 根据边构建图(Graph.fromEdges)

2.3.1.2 根据边的两个顶点数据构建(Graph.fromEdgeTuples)

  从上面的代码我们知道，不管是根据边构建图还是根据边的两个顶点数据构建，最终都是使用GraphImpl来构建的，即调用了GraphImpl的apply方法。

2.3.2 构建图的过程

  构建图的过程很简单，分为三步，它们分别是构建边EdgeRDD、构建顶点VertexRDD、生成Graph对象。下面分别介绍这三个步骤。

2.3.2.1 构建边EdgeRDD

  从源代码看构建边EdgeRDD也分为三步，下图的例子详细说明了这些步骤。


· 1 从文件中加载信息，转换成tuple的形式,即(srcId, dstId)

    <br />·     2** ****入口，调用Graph.fromEdgeTuples(rawEdgesRdd)**<br />  源数据为分割的两个点ID，把源数据映射成Edge(srcId, dstId, attr)对象, attr默认为1。这样元数据就构建成了RDD[Edge[ED]],如下面的代码

· 3 将RDD[Edge[ED]]进一步转化成EdgeRDDImpl[ED, VD]
  第二步构建完RDD[Edge[ED]]之后，GraphX通过调用GraphImpl的apply方法来构建Graph。

  在apply调用fromEdgeRDD之前，代码会调用EdgeRDD.fromEdges(edges)将RDD[Edge[ED]]转化成EdgeRDDImpl[ED, VD]。

  程序遍历RDD[Edge[ED]]的每个分区，并调用builder.toEdgePartition对分区内的边作相应的处理。

· toEdgePartition的第一步就是对边进行排序。
  按照srcId从小到大排序。排序是为了遍历时顺序访问，加快访问速度。采用数组而不是Map，是因为数组是连续的内存单元，具有原子性，避免了Map的hash问题，访问速度快。
· toEdgePartition的第二步就是填充localSrcIds,localDstIds, data, index, global2local, local2global, vertexAttrs。
  数组localSrcIds,localDstIds中保存的是通过global2local.changeValue(srcId/dstId)转换而成的分区本地索引。可以通过localSrcIds、localDstIds数组中保存的索引位从local2global中查到具体的VertexId。
  global2local是一个简单的，key值非负的快速hash map：GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap, 保存vertextId和本地索引的映射关系。global2local中包含当前partition所有srcId、dstId与本地索引的映射关系。
  data就是当前分区的attr属性数组。
  我们知道相同的srcId可能对应不同的dstId。按照srcId排序之后，相同的srcId会出现多行，如上图中的index desc部分。index中记录的是相同srcId中第一个出现的srcId与其下标。
  local2global记录的是所有的VertexId信息的数组。形如：srcId,dstId,srcId,dstId,srcId,dstId,srcId,dstId。其中会包含相同的srcId。即：当前分区所有vertextId的顺序实际值。
  我们可以通过根据本地下标取VertexId，也可以根据VertexId取本地下标，取相应的属性。

2.3.2.2 构建顶点VertexRDD

  紧接着上面构建边RDD的代码，我们看看方法fromEdgeRDD的实现。

  从上面的代码我们可以知道，GraphX使用VertexRDD.fromEdges构建顶点VertexRDD，当然我们把边RDD作为参数传入。

  构建顶点VertexRDD的过程分为三步，如上代码中的注释。它的构建过程如下图所示：


· 创建路由表
  为了能通过点找到边，每个点需要保存点到边的信息，这些信息保存在RoutingTablePartition中。

  上述程序首先将边分区中的数据转换成RoutingTableMessage类型，即tuple(VertexId,Int)类型。

  根据代码，我们可以知道程序使用int的32-31比特位表示标志位，即01: isSrcId ,10: isDstId。30-0比特位表示边分区ID。这样做可以节省内存。 RoutingTableMessage表达的信息是：顶点id和它相关联的边的分区id是放在一起的,所以任何时候，我们都可以通过RoutingTableMessage找到顶点关联的边。
· 根据路由表生成分区对象

我们将第1步生成的vid2pid按照HashPartitioner重新分区。我们看看RoutingTablePartition.fromMsgs方法。

  该方法从RoutingTableMessage获取数据，将vid, 边pid, isSrcId/isDstId重新封装到pid2vid，srcFlags，dstFlags这三个数据结构中。它们表示当前顶点分区中的点在边分区的分布。 想象一下，重新分区后，新分区中的点可能来自于不同的边分区，所以一个点要找到边，就需要先确定边的分区号pid, 然后在确定的边分区中确定是srcId还是dstId, 这样就找到了边。 新分区中保存vids.trim().array, toBitSet(srcFlags(pid)), toBitSet(dstFlags(pid))这样的记录。这里转换为toBitSet保存是为了节省空间。
  根据上文生成的routingTables,重新封装路由表里的数据结构为ShippableVertexPartition。ShippableVertexPartition会合并相同重复点的属性attr对象，补全缺失的attr对象。

  map就是映射vertexId->attr，index就是顶点集合，values就是顶点集对应的属性集，mask指顶点集的BitSet。

2.3.2.3 生成Graph对象

  使用上述构建的edgeRDD和vertexRDD，使用 new GraphImpl(vertices, new ReplicatedVertexView(edges.asInstanceOf[EdgeRDDImpl[ED, VD]])) 就可以生成Graph对象。ReplicatedVertexView是点和边的视图，用来管理运送(shipping)顶点属性到EdgeRDD的分区。当顶点属性改变时，我们需要运送它们到边分区来更新保存在边分区的顶点属性。 注意，在ReplicatedVertexView中不要保存一个对边的引用，因为在属性运送等级升级后，这个引用可能会发生改变。

2.4 计算模式

2.4.1 BSP计算模式

目前基于图的并行计算框架已经有很多，比如来自Google的Pregel、来自Apache开源的图计算框架Giraph/HAMA以及最为著名的GraphLab，其中Pregel、HAMA和Giraph都是非常类似的，都是基于BSP（Bulk Synchronous Parallell）模式。 Bulk Synchronous Parallell，即整体同步并行。<br />    在BSP中，一次计算过程由一系列全局超步组成，每一个超步由并发计算、通信和同步三个步骤组成。同步完成，标志着这个超步的完成及下一个超步的开始。 BSP模式的准则是批量同步(bulk synchrony)，其独特之处在于超步(superstep)概念的引入。一个BSP程序同时具有水平和垂直两个方面的结构。从垂直上看,一个BSP程序由一系列串行的超步(superstep)组成,如图所示:<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018413720-13283186-4182-4619-8ac7-cd109e8b016e.png#align=left&display=inline&height=225&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=468&originWidth=592&status=done&style=none&width=285)

  从水平上看，在一个超步中，所有的进程并行执行局部计算。一个超步可分为三个阶段，如图所示:

· 本地计算阶段，每个处理器只对存储在本地内存中的数据进行本地计算。
· 全局通信阶段，对任何非本地数据进行操作。
· 栅栏同步阶段，等待所有通信行为的结束。
  BSP模型有如下几个特点：
1 将计算划分为一个一个的超步(superstep)，有效避免死锁;
2 将处理器和路由器分开，强调了计算任务和通信任务的分开，而路由器仅仅完成点到点的消息传递，不提供组合、复制和广播等功能，这样做既掩盖具体的互连网络拓扑，又简化了通信协议；
3 采用障碍同步的方式、以硬件实现的全局同步是可控的粗粒度级，提供了执行紧耦合同步式并行算法的有效方式

2.4.2 图操作一览

正如RDDs有基本的操作map, filter和reduceByKey一样，属性图也有基本的集合操作，这些操作采用用户自定义的函数并产生包含转换特征和结构的新图。定义在Graph中的核心操作是经过优化的实现。表示为核心操作的组合的便捷操作定义在GraphOps中。然而，因为有Scala的隐式转换，定义在GraphOps中的操作可以作为Graph的成员自动使用。例如，我们可以通过下面的方式计算每个顶点(定义在GraphOps中)的入度。

区分核心图操作和GraphOps的原因是为了在将来支持不同的图表示。每个图表示都必须提供核心操作的实现并重用很多定义在GraphOps中的有用操作。

2.4.3 操作一览

以下是定义在Graph和GraphOps中（为了简单起见，表现为图的成员）的功能的快速浏览。注意，某些函数签名已经简化（如默认参数和类型的限制已删除），一些更高级的功能已经被删除，所以请参阅API文档了解官方的操作列表。

2.4.4 转换操作

  GraphX中的转换操作主要有mapVertices,mapEdges和mapTriplets三个，它们在Graph文件中定义，在GraphImpl文件中实现。下面分别介绍这三个方法。

2.4.4.1 mapVertices

  mapVertices用来更新顶点属性。从图的构建那章我们知道，顶点属性保存在边分区中，所以我们需要改变的是边分区中的属性。

  上面的代码中，当VD和VD2类型相同时，我们可以重用没有发生变化的点，否则需要重新创建所有的点。我们分析VD和VD2相同的情况，分四步处理。
· 1 使用方法f处理vertices,获得新的VertexRDD
· 2 使用在VertexRDD中定义的diff方法求出新VertexRDD和源VertexRDD的不同

  这个方法首先处理新生成的VertexRDD的分区，如果它的分区和源VertexRDD的分区一致，那么直接取出它的partitionsRDD,否则重新分区后取出它的partitionsRDD。 针对新旧两个VertexRDD的所有分区，调用VertexPartitionBaseOps中的diff方法求得分区的不同。

  该方法隐藏两个VertexRDD中相同的顶点信息，得到一个新的VertexRDD。
· 3 更新ReplicatedVertexView

  updateVertices方法返回一个新的ReplicatedVertexView,它更新了边分区中包含的顶点属性。我们看看它的实现过程。首先看shipVertexAttributes方法的调用。 调用shipVertexAttributes方法会生成一个VertexAttributeBlock，VertexAttributeBlock包含当前分区的顶点属性，这些属性可以在特定的边分区使用。

  获得新的顶点属性之后，我们就可以调用updateVertices更新边中顶点的属性了，如下面代码所示：

`<br />例子：将字符串合并`

`<br /> `

2.4.4.2 mapEdges

  mapEdges用来更新边属性。

  相比于mapVertices，mapEdges显然要简单得多，它只需要根据方法f生成新的EdgeRDD,然后再初始化即可。

例子：将边的属性都加一个前缀

2.4.4.3 mapTriplets

  mapTriplets用来更新边属性。

  这段代码中，replicatedVertexView调用upgrade方法修改当前的ReplicatedVertexView，使调用者可以访问到指定级别的边信息（如仅仅可以读源顶点的属性）。

  最后，用f处理边，生成新的RDD，最后用新的数据初始化图。
例子：边属性添加前缀

2.4.5 结构操作

  当前的GraphX仅仅支持一组简单的常用结构性操作。下面是基本的结构性操作列表。

  下面分别介绍这四种函数的原理。

2.4.5.1 reverse

  reverse操作返回一个新的图，这个图的边的方向都是反转的。例如，这个操作可以用来计算反转的PageRank。因为反转操作没有修改顶点或者边的属性或者改变边的数量，所以我们可以 在不移动或者复制数据的情况下有效地实现它。

例子：图的入度和出度转换

2.4.5.2 subgraph

  subgraph操作利用顶点和边的判断式（predicates），返回的图仅仅包含满足顶点判断式的顶点、满足边判断式的边以及满足顶点判断式的triple。subgraph操作可以用于很多场景，如获取 感兴趣的顶点和边组成的图或者获取清除断开连接后的图。

  因为用户可以看到EdgeTriplet的信息，所以我们不能重用EdgeTriplet，需要重新创建一个，然后在用epred函数处理。
例子：

2.4.5.3 mask

  mask操作构造一个子图，类似于交集，这个子图包含输入图中包含的顶点和边。它的实现很简单，顶点和边均做inner join操作即可。这个操作可以和subgraph操作相结合，基于另外一个相关图的特征去约束一个图。只使用ID进行对比，不对比属性。

2.4.5.4 groupEdges

  groupEdges操作合并多重图中的并行边(如顶点对之间重复的边)，并传入一个函数来合并两个边的属性。在大量的应用程序中，并行的边可以合并（它们的权重合并）为一条边从而降低图的大小。（两个边需要在一个分区内部才行）

  在图构建那章我们说明过，存储的边按照源顶点id排过序，所以上面的代码可以通过一次迭代完成对所有相同边的处理。

2.4.5.5 应用举例

| // Create an RDD for the verticesval users: RDD[(VertexId, (String, String))] =
sc.parallelize(Array((3L, (“rxin”, “student”)), (7L, (“jgonzal”, “postdoc”)),
(5L, (“franklin”, “prof”)), (2L, (“istoica”, “prof”)),
(4L, (“peter”, “student”))))// Create an RDD for edgesval relationships: RDD[Edge[String]] =
sc.parallelize(Array(Edge(3L, 7L, “collab”), Edge(5L, 3L, “advisor”),
Edge(2L, 5L, “colleague”), Edge(5L, 7L, “pi”),
Edge(4L, 0L, “student”), Edge(5L, 0L, “colleague”)))// Define a default user in case there are relationship with missing userval defaultUser = (“John Doe”, “Missing”)// Build the initial Graphval graph = Graph(users, relationships, defaultUser)// Notice that there is a user 0 (for which we have no information) connected to users
// 4 (peter) and 5 (franklin).graph.triplets.map(
triplet => triplet.srcAttr.1 + “ is the “ + triplet.attr + “ of “ + triplet.dstAttr._1
).collect.foreach(_println())// Remove missing vertices as well as the edges to connected to themval _validGraph = graph.subgraph(vpred = (id, attr) => attr.2 != “Missing”)// The valid subgraph will disconnect users 4 and 5 by removing user 0validGraph.vertices.collect.foreach(println())
validGraph.triplets.map(
triplet => triplet.srcAttr.1 + “ is the “ + triplet.attr + “ of “ + triplet.dstAttr._1
).collect.foreach(println())

/ Run Connected Componentsval ccGraph = graph.connectedComponents() // No longer contains missing field
// Remove missing vertices as well as the edges to connected to themval validGraph = graph.subgraph(vpred = (id, attr) => attr.2 != “Missing”)// Restrict the answer to the valid subgraph_val validCCGraph = ccGraph.mask(validGraph) | | —- |

2.4.6 顶点关联操作

  在许多情况下，有必要将外部数据加入到图中。例如，我们可能有额外的用户属性需要合并到已有的图中或者我们可能想从一个图中取出顶点特征加入到另外一个图中。这些任务可以用join操作完成。 主要的join操作如下所示。

  joinVertices操作join输入RDD和顶点，返回一个新的带有顶点特征的图。这些特征是通过在连接顶点的结果上使用用户定义的map函数获得的。没有匹配的顶点保留其原始值。 下面详细地来分析这两个函数。

2.4.6.1 joinVertices

joinVertices来join相同ID的顶点数据。

  我们可以看到，joinVertices的实现是通过outerJoinVertices来实现的。这是因为join本来就是outer join的一种特例。
例子：

2.4.6.2 outerJoinVertices

跟JOIN类似，只不过table中没有的顶点默认值为None

`<br />  通过以上的代码我们可以看到，如果updateF不改变类型，我们只需要创建改变的顶点即可，否则我们要重新创建所有的顶点。我们讨论不改变类型的情况。 这种情况分三步。<br />· 1 修改顶点属性值<br />val newVerts = vertices.leftJoin(other)(updateF).cache()<br />  这一步会用顶点RDD`join 传入的RDD，然后用updateF作用joinRDD中的所有顶点，改变它们的值。
· 2 找到发生改变的顶点

val changedVerts = vertices.asInstanceOf[VertexRDD[VD2]].diff(newVerts)

· 3 更新newReplicatedVertexView中边分区中的顶点属性

例子：

2.4.7 聚合操作

  GraphX中提供的聚合操作有aggregateMessages、collectNeighborIds和collectNeighbors三个，其中aggregateMessages在GraphImpl中实现，collectNeighborIds和collectNeighbors在GraphOps中实现。下面分别介绍这几个方法。

2.4.7.1 aggregateMessages

2.4.7.1.1 aggregateMessages接口

  aggregateMessages是GraphX最重要的API，用于替换mapReduceTriplets。目前mapReduceTriplets最终也是通过aggregateMessages来实现的。它主要功能是向邻边发消息，合并邻边收到的消息，返回messageRDD。 aggregateMessages的接口如下：

  该接口有三个参数，分别为发消息函数，合并消息函数以及发消息的方向。
· sendMsg： 发消息函数

· mergeMsg：合并消息函数
  该函数用于在Map阶段每个edge分区中每个点收到的消息合并，并且它还用于reduce阶段，合并不同分区的消息。合并vertexId相同的消息。
· tripletFields：定义发消息的方向

2.4.7.1.2 aggregateMessages处理流程

  aggregateMessages方法分为Map和Reduce两个阶段，下面我们分别就这两个阶段说明。

2.4.7.1.2.1 Map阶段

  从入口函数进入aggregateMessagesWithActiveSet函数，该函数首先使用VertexRDD[VD]更新replicatedVertexView, 只更新其中vertexRDD中attr对象。如构建图中介绍的，replicatedVertexView是点和边的视图，点的属性有变化，要更新边中包含的点的attr。

  程序然后会对replicatedVertexView的edgeRDD做mapPartitions操作，所有的操作都在每个边分区的迭代中完成，如下面的代码：

  在分区内，根据activeFraction的大小选择是进入aggregateMessagesEdgeScan还是aggregateMessagesIndexScan处理。aggregateMessagesEdgeScan会顺序地扫描所有的边， 而aggregateMessagesIndexScan会先过滤源顶点索引，然后在扫描。我们重点去分析aggregateMessagesEdgeScan。

  该方法由两步组成，分别是获得顶点相关信息，以及发送消息。
· 获取顶点相关信息
  在前文介绍edge partition时，我们知道它包含localSrcIds,localDstIds, data, index, global2local, local2global, vertexAttrs这几个重要的数据结构。其中localSrcIds,localDstIds分别表示源顶点、目的顶点在当前分区中的索引。 所以我们可以遍历localSrcIds,根据其下标去localSrcIds中拿到srcId在全局local2global中的索引，最后拿到srcId。通过vertexAttrs拿到顶点属性。通过data拿到边属性。
· 发送消息
  发消息前会根据接口中定义的tripletFields，拿到发消息的方向。发消息的过程就是遍历到一条边，向localSrcIds/localDstIds中添加数据，如果localSrcIds/localDstIds中已经存在该数据，则执行合并函数mergeMsg。

  每个点之间在发消息的时候是独立的，即：点单纯根据方向，向以相邻点的以localId为下标的数组中插数据，互相独立，可以并行运行。Map阶段最后返回消息RDD messages: RDD[(VertexId, VD2)]
  Map阶段的执行流程如下例所示：

2.4.7.1.2.2 Reduce阶段

  Reduce阶段的实现就是调用下面的代码

  上面的代码通过两步实现。
· 1 对messages重新分区，分区器使用VertexRDD的partitioner。然后使用zipPartitions合并两个分区。
· 2 对等合并attr, 聚合函数使用传入的mergeMsg函数

  根据传参，我们知道上面的代码迭代的是messagePartition，并不是每个节点都会收到消息，所以messagePartition集合最小，迭代速度会快。
  这段代码表示，我们根据vetexId从index中取到其下标pos,再根据下标，从values中取到attr，存在attr就用mergeMsg合并attr，不存在就直接赋值。
  Reduce阶段的过程如下图所示：

2.4.7.1.3 举例

  下面的例子计算比用户年龄大的追随者（即followers）的平均年龄。

2.4.7.2 collectNeighbors

  该方法的作用是收集每个顶点的邻居顶点的顶点id和顶点属性。需要指定方向

  从上面的代码中，第一步是根据EdgeDirection来确定调用哪个aggregateMessages实现聚合操作。我们用满足条件EdgeDirection.Either的情况来说明。可以看到aggregateMessages的方式消息的函数为：

  这个函数在处理每条边时都会同时向源顶点和目的顶点发送消息，消息内容分别为（目的顶点id，目的顶点属性）、（源顶点id，源顶点属性）。为什么会这样处理呢？ 我们知道，每条边都由两个顶点组成，对于这个边，我需要向源顶点发送目的顶点的信息来记录它们之间的邻居关系，同理向目的顶点发送源顶点的信息来记录它们之间的邻居关系。
  Merge函数是一个集合合并操作，它合并同同一个顶点对应的所有目的顶点的信息。如下所示：

(a, b) => a ++ b

  通过aggregateMessages获得包含邻居关系信息的VertexRDD后，把它和现有的vertices作join操作，得到每个顶点的邻居消息。

2.4.7.3 collectNeighborIds

  该方法的作用是收集每个顶点的邻居顶点的顶点id。它的实现和collectNeighbors非常相同。需要指定方向。

  和collectNeighbors的实现不同的是，aggregateMessages函数中的sendMsg函数只发送顶点Id到源顶点和目的顶点。其它的实现基本一致。
ctx => { ctx.sendToSrc(Array(ctx.dstId)); ctx.sendToDst(Array(ctx.srcId)) }

2.4.8 缓存操作

  在Spark中，RDD默认是不缓存的。为了避免重复计算，当需要多次利用它们时，我们必须显示地缓存它们。GraphX中的图也有相同的方式。当利用到图多次时，确保首先访问Graph.cache()方法。
  在迭代计算中，为了获得最佳的性能，不缓存可能是必须的。默认情况下，缓存的RDD和图会一直保留在内存中直到因为内存压力迫使它们以LRU的顺序删除。对于迭代计算，先前的迭代的中间结果将填充到缓存 中。虽然它们最终会被删除，但是保存在内存中的不需要的数据将会减慢垃圾回收。只有中间结果不需要，不缓存它们是更高效的。然而，因为图是由多个RDD组成的，正确的不持久化它们是困难的。对于迭代计算，我们建议使用Pregel API，它可以正确的不持久化中间结果。
  GraphX中的缓存操作有cache,persist,unpersist和unpersistVertices。它们的接口分别是：

2.5 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己邻居的属性。所以许多重要的图算法都是迭代的重新计算每个顶点的属性，直到满足某个确定的条件。 一系列的图并发(graph-parallel)抽象已经被提出来用来表达这些迭代算法。GraphX公开了一个类似Pregel的操作，它是广泛使用的Pregel和GraphLab抽象的一个融合。
  GraphX中实现的这个更高级的Pregel操作是一个约束到图拓扑的批量同步（bulk-synchronous）并行消息抽象。Pregel操作者执行一系列的超步（super steps），在这些步骤中，顶点从 之前的超步中接收进入(inbound)消息的总和，为顶点属性计算一个新的值，然后在以后的超步中发送消息到邻居顶点。不像Pregel而更像GraphLab，消息通过边triplet的一个函数被并行计算， 消息的计算既会访问源顶点特征也会访问目的顶点特征。在超步中，没有收到消息的顶点会被跳过。当没有消息遗留时，Pregel操作停止迭代并返回最终的图。
  注意，与标准的Pregel实现不同的是，GraphX中的顶点仅仅能发送信息给邻居顶点，并且可以利用用户自定义的消息函数并行地构造消息。这些限制允许对GraphX进行额外的优化。
  下面的代码是pregel的具体实现。

2.5.1 pregel计算模型

  Pregel计算模型中有三个重要的函数，分别是vertexProgram、sendMessage和messageCombiner。
· vertexProgram：用户定义的顶点运行程序。它作用于每一个顶点，负责接收进来的信息，并计算新的顶点值。
· sendMsg：发送消息
· mergeMsg：合并消息
  我们具体分析它的实现。根据代码可以知道，这个实现是一个迭代的过程。在开始迭代之前，先完成一些初始化操作：

  程序首先用vprog函数处理图中所有的顶点，生成新的图。然后用生成的图调用聚合操作（mapReduceTriplets，实际的实现是我们前面章节讲到的aggregateMessagesWithActiveSet函数）获取聚合后的消息。 activeMessages指messages这个VertexRDD中的顶点数。
  下面就开始迭代操作了。在迭代内部，分为二步。
· 1 接收消息，并更新顶点

  这一步实际上是使用outerJoinVertices来更新顶点属性。outerJoinVertices在关联操作中有详细介绍。
· 2 发送新消息

messages = g.mapReduceTriplets(

sendMsg, mergeMsg, Some((oldMessages, activeDirection))).cache()

  注意，在上面的代码中，mapReduceTriplets多了一个参数Some((oldMessages, activeDirection))。这个参数的作用是：它使我们在发送新的消息时，会忽略掉那些两端都没有接收到消息的边，减少计算量。

2.5.2 pregel实现最短路径

  上面的例子中，Vertex Program函数定义如下：

(id, dist, newDist) => math.min(dist, newDist)

  这个函数的定义显而易见，当两个消息来的时候，取它们当中路径的最小值。同理Merge Message函数也是同样的含义。
  Send Message函数中，会首先比较triplet.srcAttr + triplet.attr和triplet.dstAttr，即比较加上边的属性后，这个值是否小于目的节点的属性，如果小于，则发送消息到目的顶点。

2.6 GraphX实例

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。 ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/gif/8436518/1610018415422-69c4208f-dd96-4f05-b862-b47f8645f0bd.gif#align=left&display=inline&height=257&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=342&originWidth=532&status=done&style=none&width=399)<br />**   程序代码如下：**

| 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"**)<br />    **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<br />    //顶点的数据类型是VD:(String,Int)<br />    _**val **vertexArray = Array(<br />      (1L, (**"Alice"**, 28)),<br />      (2L, (**"Bob"**, 27)),<br />      (3L, (**"Charlie"**, 65)),<br />      (4L, (**"David"**, 42)),<br />      (5L, (**"Ed"**, 55)),<br />      (6L, (**"Fran"**, 50))<br />    )<br />    _//边的数据类型ED:Int<br />    _**val **edgeArray = Array(<br />      Edge(2L, 1L, 7),<br />      Edge(2L, 4L, 2),<br />      Edge(3L, 2L, 4),<br />      Edge(3L, 6L, 3),<br />      Edge(4L, 1L, 1),<br />      Edge(5L, 2L, 2),<br />      Edge(5L, 3L, 8),<br />      Edge(5L, 6L, 3)<br />    )
_//构造vertexRDD和edgeRDD<br />    _**val **vertexRDD: RDD[(Long, (String, Int))] = sc.parallelize(vertexArray)<br />    **val **edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(edgeArray)
_//构造图Graph[VD,ED]<br />    _**val **graph: Graph[(String, Int), Int] = Graph(vertexRDD, edgeRDD)
_//***********************************************************************************<br />    //***************************  图的属性    ****************************************<br />    //**********************************************************************************    println("***********************************************")<br />    println_(**"属性演示"**)<br />    _println_(**"**********************************************************"**)<br />    _println_(**"找出图中年龄大于30的顶点："**)<br />    graph.vertices.filter { **case **(id, (name, age)) => age > 30}.collect.foreach {<br />      **case **(id, (name, age)) => println(**s"$**name** is $**age**"**)<br />    }
_//边操作：找出图中属性大于5的边    _println(**"找出图中属性大于5的边："**)<br />    graph.edges.filter(e => e.attr > 5).collect.foreach(e => println(**s"$**{e.srcId}** to $**{e.dstId}** att $**{e.attr}**"**))<br />    println
_//triplets操作，((srcId, srcAttr), (dstId, dstAttr), attr)<br />    _println(**"列出边属性>5的tripltes："**)<br />    **for **(triplet <- graph.triplets.filter(t => t.attr > 5).collect) {<br />      println(**s"$**{triplet.srcAttr._1}** likes $**{triplet.dstAttr._1}**"**)<br />    }<br />    println
_//Degrees操作    _println(**"找出图中最大的出度、入度、度数："**)<br />    **def **max(a: (VertexId, Int), b: (VertexId, Int)): (VertexId, Int) = {<br />      **if **(a._2 > b._2) a **else **b<br />    }<br />    println(**"max of outDegrees:" **+ graph.outDegrees.reduce(max) + **" max of inDegrees:" **+ graph.inDegrees.reduce(max) + **" max of Degrees:" **+ graph.degrees.reduce(max))<br />    println
_//***********************************************************************************<br />    //***************************  转换操作    ****************************************<br />    //**********************************************************************************   <br />    _println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"转换操作"**)<br />    println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"顶点的转换操作，顶点age + 10："**)<br />    graph.mapVertices{ **case **(id, (name, age)) => (id, (name, age+10))}.vertices.collect.foreach(v => println(**s"$**{v._2._1}** is $**{v._2._2}**"**))<br />    println<br />    println(**"边的转换操作，边的属性*2："**)<br />    graph.mapEdges(e=>e.attr*2).edges.collect.foreach(e => println(**s"$**{e.srcId}** to $**{e.dstId}** att $**{e.attr}**"**))<br />    println
_//***********************************************************************************<br />    //***************************  结构操作    ****************************************<br />    //********************************************************************************** <br />    _println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"结构操作"**)<br />    println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"顶点年纪>30的子图："**)<br />    **val **subGraph = graph.subgraph(vpred = (id, vd) => vd._2 >= 30)<br />    println(**"子图所有顶点："**)<br />    subGraph.vertices.collect.foreach(v => println(**s"$**{v._2._1}** is $**{v._2._2}**"**))<br />    println<br />    println(**"子图所有边："**)<br />    subGraph.edges.collect.foreach(e => _println_(**s"$**{e.srcId}** to $**{e.dstId}** att $**{e.attr}**"**))<br />    _println
__//***********************************************************************************<br />    //***************************  连接操作    ****************************************<br />    //********************************************************************************** <br />    println_(**"**********************************************************"**)<br />    _println_(**"连接操作"**)<br />    _println_(**"**********************************************************"**)<br />    **val **inDegrees: VertexRDD[Int] = graph.inDegrees<br />    **case class **User(name: String, age: Int, inDeg: Int, outDeg: Int)
_//创建一个新图，顶点VD的数据类型为User，并从graph做类型转换    _**val **initialUserGraph: Graph[User, Int] = graph.mapVertices { **case **(id, (name, age)) => _User_(name, age, 0, 0)}
_//initialUserGraph与inDegrees、outDegrees（RDD）进行连接，并修改initialUserGraph中inDeg值、outDeg值    _**val **userGraph = initialUserGraph.outerJoinVertices(initialUserGraph.inDegrees) {<br />      **case **(id, u, inDegOpt) => User(u.name, u.age, inDegOpt.getOrElse(0), u.outDeg)<br />    }.outerJoinVertices(initialUserGraph.outDegrees) {<br />      **case **(id, u, outDegOpt) => User(u.name, u.age, u.inDeg,outDegOpt.getOrElse(0))<br />    }
println(**"连接图的属性："**)<br />    userGraph.vertices.collect.foreach(v => println(**s"$**{v._2.name}** inDeg: $**{v._2.inDeg}**  outDeg: $**{v._2.outDeg}**"**))<br />    println
println(**"出度和入读相同的人员："**)<br />    userGraph.vertices.filter {<br />      **case **(id, u) => u.inDeg == u.outDeg<br />    }.collect.foreach {<br />      **case **(id, property) => println(property.name)<br />    }<br />    println
_//***********************************************************************************<br />    //***************************  聚合操作    ****************************************<br />    //********************************************************************************** <br />    _println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"聚合操作"**)<br />    println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"找出年纪最大的追求者："**)<br />    **val **oldestFollower: VertexRDD[(String, Int)] = userGraph.mapReduceTriplets[(String, Int)](<br />      _// 将源顶点的属性发送给目标顶点，map过程      _edge => Iterator((edge.dstId, (edge.srcAttr.name, edge.srcAttr.age))),<br />      _// 得到最大追求者，reduce过程      _(a, b) => **if **(a._2 > b._2) a **else **b<br />    )
userGraph.vertices.leftJoin(oldestFollower) { (id, user, optOldestFollower) =><br />      optOldestFollower **match **{<br />        **case **None => **s"$**{user.name}** does not have any followers."<br />        case **Some((name, age)) => **s"$**{name}** is the oldest follower of $**{user.name}**."<br />      **}<br />    }.collect.foreach { **case **(id, str) => println(str)}<br />    println
_//***********************************************************************************<br />    //***************************  实用操作    ****************************************<br />    //**********************************************************************************<br />    _println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"聚合操作"**)<br />    println(**"**********************************************************"**)<br />    println(**"找出5到各顶点的最短："**)<br />    **val **sourceId: VertexId = 5L _// 定义源点    _**val **initialGraph = graph.mapVertices((id, _) => **if **(id == sourceId) 0.0 **else **Double.PositiveInfinity)<br />    **val **sssp = initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)(<br />      (id, dist, newDist) => math.min(dist, newDist),<br />      triplet => {  _// 计算权重        _**if **(triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr) {<br />          Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr + triplet.attr))<br />        } **else **{<br />          Iterator.empty<br />        }<br />      },<br />      (a,b) => math.min(a,b) _// 最短距离    _)<br />    println(sssp.vertices.collect.mkString(**"\\n"**))
sc.stop()<br />  }<br />} |

| —- |

运行结果如下：

| **属性演示**找出图中年龄大于30的顶点：David is 42Fran is 50Charlie is 65Ed 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 42Fran is 50Charlie is 65Ed 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: 1Alice inDeg: 2 outDeg: 0Fran inDeg: 2 outDeg: 0Charlie inDeg: 1 outDeg: 2Ed inDeg: 0 outDeg: 3Bob 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) | | —- |

第3章 图算法

3.1 PageRank排名算法

3.1.1 算法概述

     PageRank,即**网页排名**，又称**网页级别**、**Google左侧排名**或**佩奇排名。**<br />        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**，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另网站排名获得提升，从而提高搜索结果的相关性和质量。

3.1.2 从入链数量到 PageRank

   PageRank的计算基于以下两个基本假设： l     数量假设：在Web图模型中，如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。<br />l     质量假设：指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。所以越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。       利用以上两个假设，PageRank算法刚开始赋予每个网页相同的重要性得分，通过迭代递归计算来更新每个页面节点的PageRank得分，直到得分稳定为止。 PageRank计算得出的结果是网页的重要性评价，这和用户输入的查询是没有任何关系的，即算法是主题无关的。

3.1.3 PageRank算法原理

  PageRank的计算充分利用了两个假设：数量假设和质量假设。步骤如下：      **1）在初始阶段：**网页通过链接关系构建起Web图，每个页面设置相同的PageRank值，通过若干轮的计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。随着每一轮的计算进行，网页当前的PageRank值会不断得到更新。<br />      **2****）在一轮中更新页面PageRank得分的计算方法：**在一轮更新页面PageRank得分的计算中，每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出链上，这样每个链接即获得了相应的权值。而每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。当每个页面都获得了更新后的PageRank值，就完成了一轮PageRank计算。 

3.1.3.1 基本思想：

   如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。这个重要性得分值为：PR（T）/L(T)<br />　    其中PR（T）为T的PageRank值，L(T)为T的出链数<br />        则A的PageRank值为一系列类似于T的页面重要性得分值的累加。<br />        即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](http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E9%93%BE%E6%8E%A5)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](http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%80%92%E5%BD%92)算法得到的。一个有较多链入的页面会有较高的等级，相反如果一个页面没有任何链入页面，那么它没有等级。<br />我们设向量 B 为第一、第二…第N个网页的网页排名<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018415891-7d435881-9dfe-43e7-b15f-39a60edde5d9.png#align=left&display=inline&height=24&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=32&originWidth=147&status=done&style=none&width=110)<br />      矩阵 A 代表网页之间的权重输出关系，其中 a 代表第 m 个网页向第 n 个网页的输出权重。<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018416089-9b0cbf11-7665-41f1-94b4-225313fc796b.png#align=left&display=inline&height=106&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=141&originWidth=228&status=done&style=none&width=171)<br />      输出权重计算较为简单：假设 m 一共有10个出链，指向 n 的一共有2个，那么 m 向 n 输出的权重就为 2/10。<br />      现在问题变为：A 是已知的，我们要通过计算得到 B。<br />      假设 B 是第 i 次迭代的结果，那么<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018416340-7aa2ded3-2cbc-4d58-b50e-ae21fe139dba.png#align=left&display=inline&height=19&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=25&originWidth=97&status=done&style=none&width=73)<br />      初始假设所有网页的排名都是 1/N （N为网页总数量），即<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018416531-7d641b58-3e91-46e9-ac66-19dedf37b0a3.png#align=left&display=inline&height=32&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=43&originWidth=161&status=done&style=none&width=121)<br />      通过上述迭代计算，最终 B 会收敛，即 B 无限趋近于 B，此时 B = B × A。<br /> 

3.1.3.2 具体示例

  假设有网页A、B、C、D，它们之间的链接关系如下图所示<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018416765-7752cbd4-ae28-411a-90c3-c7edc89191b2.png#align=left&display=inline&height=159&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=212&originWidth=305&status=done&style=none&width=229)<br />      计算 B 如下：<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018416986-300abbe1-d428-4ca4-ad44-b0ddf0e23d81.png#align=left&display=inline&height=86&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=114&originWidth=410&status=done&style=none&width=308)<br />不断迭代，计算结果如下：

我们可以发现，A 和 C 的权重变为0，而 B 和 D 的权重也趋于在 0.5 附近摆动。从图中也可以观察出：A 和 C 之间有互相链接，但它们又把权重输出给了 B 和 D，而 B 和 D之间互相链接，并不向 A 或 C 输出任何权重，所以久而久之权重就都转移到 B 和 D 了。

3.1.3.3 PageRank 的改进

  上面是最简单正常的情况，考虑一下两种特殊情况：![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018417190-dcdc8b37-fac8-45cd-b24f-219bec13b45a.png#align=left&display=inline&height=156&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=235&originWidth=325&status=done&style=none&width=216)  ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018417396-08f0b64d-b063-4c19-93d2-5eed62b0e6ac.png#align=left&display=inline&height=148&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=213&originWidth=288&status=done&style=none&width=200)<br />第一种情况是，B 存在导向自己的链接，迭代计算过程是：

我们发现最终 B 权重变为1，其它所有网页的权重都变为了0
第二种情况是 B 是孤立于其它网页的，既没有入链也没有出链，迭代计算过程是：

我们发现所有网页权重都变为了0
出现这种情况是因为上面的数学模型出现了问题，该模型认为上网者从一个网页浏览下一个网页都是通过页面的超链接。想象一下正常的上网情景，其实我们在看完一个网页后，可能直接在浏览器输入一个网址，而不通过上一个页面的超链接。
我们假设每个网页被用户通过直接访问方式的概率是相等的，即 1/N，N 为网页总数，设矩阵 e 如下：

设用户通过页面超链接浏览下一网页的概率为 α，则直接访问的方式浏览下一个网页的概率为 1 - α，改进上一节的迭代公式为：

通常情况下设 α 为0.8，上一节”具体示例”的计算变为如下：

迭代过程如下：

3.1.3.4 修正PageRank计算公式：

由于存在一些出链为0，也就是那些不链接任何其他网页的网， 也称为孤立网页，使得很多网页能被访问到。因此需要对 PageRank公式进行修正，即在简单公式的基础上增加了阻尼系数（damping factor）q， q一般取值q=0.85。
其意义是，在任意时刻，用户到达某页面后并继续向后浏览的概率。 1- q= 0.15就是用户停止点击，随机跳到新URL的概率）的算法被用到了所有页面上，估算页面可能被上网者放入书签的概率。
最后，即所有这些被换算为一个百分比再乘上一个系数q。由于下面的算法，没有页面的PageRank会是0。所以，Google通过数学系统给了每个页面一个最小值。

这个公式就是.S Brin 和 L. Page 在《The Anatomy of a Large- scale Hypertextual Web Search Engine Computer Networks and ISDN Systems 》定义的公式。
所以一个页面的PageRank是由其他页面的PageRank计算得到。Google不断的重复计算每个页面的PageRank。如果给每个页面一个随机PageRank值（非0），那么经过不断的重复计算，这些页面的PR值会趋向于正常和稳定。这就是搜索引擎使用它的原因。
首先求完整的公式：
Arvind Arasu 在《Junghoo Cho Hector Garcia - Molina, Andreas Paepcke, Sriram Raghavan. Searching the Web》 更加准确的表达为：

是被研究的页面，是链入页面的数量，是链出页面的数量，而N是所有页面的数量。
PageRank值是一个特殊矩阵中的特征向量。这个特征向量为：


R是如下等式的一个解：

如果网页i有指向网页j的一个链接，则

否则＝0。

3.1.4 Spark GraphX实现

3.2 广度优先遍历(参考)

| val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, “graphx/data/test_graph.txt”)
val root: VertexId = 1val initialGraph = graph.mapVertices((id, ) => if (id == _root) 0.0 else
Double.PositiveInfinity)
val vprog = { (id: VertexId, attr: Double, msg: Double) => math.min(attr,msg) }
val sendMessage = { (triplet: EdgeTriplet[Double, Int]) =>
var iter:Iterator[(VertexId, Double)] = Iterator.empty
val isSrcMarked = triplet.srcAttr != Double.PositiveInfinity
val isDstMarked = triplet.dstAttr != Double.PositiveInfinity
if(!(isSrcMarked && isDstMarked)){
if(isSrcMarked){
iter = Iterator((triplet.dstId,triplet.srcAttr+1))
}else{
iter = Iterator((triplet.srcId,triplet.dstAttr+1))
}
}
iter
}
val reduceMessage = { (a: Double, b: Double) => math.min(a,b) }
val bfs = initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity, 20)(vprog, sendMessage, reduceMessage)

println(bfs.vertices.collect.mkString(“\n”))
| | —- |

3.3 单源最短路径(参考)

| import scala.reflect.ClassTag
import org.apache.spark.graphx.
/
Computes shortest paths to the given set of landmark vertices, returning a graph where each
vertex attribute is a map containing the shortest-path distance to each reachable landmark.
*/_object ShortestPaths {
_/ Stores a map from the vertex id of a landmark to the distance to that landmark. /
_*type SPMap = Map[VertexId, Int]

private def makeMap(x: (VertexId, Int)) = Map(x: _)

private def incrementMap(spmap: SPMap): SPMap = spmap.map { case (v, d) => v -> (d + 1) }

private def addMaps(spmap1: SPMap, spmap2: SPMap): SPMap =
(spmap1.keySet ++ spmap2.keySet).map {
k => k -> math.min(spmap1.getOrElse(k, Int.MaxValue), spmap2.getOrElse(k, Int.MaxValue))
}.toMap

/*
Computes shortest paths to the given set of landmark vertices.

@tparam ED the edge attribute type (not used in the computation)

@param graph the graph for which to compute the shortest paths
* @param landmarks the list of landmark vertex ids. Shortest paths will be computed to each
landmark.

* @return a graph where each vertex attribute is a map containing the shortest-path distance to
each reachable landmark vertex.
/
def runVD, ED: ClassTag: Graph[SPMap, ED] = {
val spGraph = graph.mapVertices { (vid, attr) =>
if (landmarks.contains(vid)) makeMap(vid -> 0) else makeMap()
}

**val **initialMessage = makeMap()
**def **vertexProgram(id: VertexId, attr: SPMap, msg: SPMap): SPMap = {<br />      addMaps(attr, msg)<br />    }
**def **sendMessage(edge: EdgeTriplet[SPMap, _]): Iterator[(VertexId, SPMap)] = {<br />      **val **newAttr = incrementMap(edge.dstAttr)<br />      **if **(edge.srcAttr != addMaps(newAttr, edge.srcAttr)) Iterator((edge.srcId, newAttr))<br />      **else **Iterator.empty<br />    }
Pregel(spGraph, initialMessage)(vertexProgram, sendMessage, addMaps)<br />  }<br />}<br />  |

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3.4 连通图(参考)

| import scala.reflect.ClassTag
import org.apache.spark.graphx.
/ Connected components algorithm. */_object ConnectedComponents {
_/
Compute the connected component membership of each vertex and return a graph with the vertex
value containing the lowest vertex id in the connected component containing that vertex.

@tparam VD _the vertex attribute type (discarded in the computation)
* @tparam ED the edge attribute type (preserved in the computation)
* @param graph the graph for which to compute the connected components
* @param maxIterations the maximum number of iterations to run for
* @return a graph with vertex attributes containing the smallest vertex in each
connected component
/
def runVD: ClassTag, ED: ClassTag: Graph[VertexId, ED] = {
require(maxIterations > 0, s”Maximum of iterations must be greater than 0,” +
s” but got ${maxIterations}“)

**val **ccGraph = graph.mapVertices { **case **(vid, _) => vid }<br />    **def **sendMessage(edge: EdgeTriplet[VertexId, ED]): Iterator[(VertexId, VertexId)] = {<br />      **if **(edge.srcAttr < edge.dstAttr) {<br />        _Iterator_((edge.dstId, edge.srcAttr))<br />      } **else if **(edge.srcAttr > edge.dstAttr) {<br />        _Iterator_((edge.srcId, edge.dstAttr))<br />      } **else **{<br />        _Iterator_._empty<br />      _}<br />    }<br />    **val **initialMessage = Long._MaxValue<br />    _**val **pregelGraph = Pregel(ccGraph, initialMessage,<br />      maxIterations, EdgeDirection.Either)(<br />      vprog = (id, attr, msg) => math._min_(attr, msg),<br />      sendMsg = sendMessage,<br />      mergeMsg = (a, b) => math._min_(a, b))<br />    ccGraph.unpersist()<br />    pregelGraph<br />  } _// end of connectedComponents

/
Compute the connected component membership of each vertex and return a graph with the vertex
value containing the lowest vertex id in the connected component containing that vertex.

_@tparam VD the vertex attribute type (discarded in the computation)
* @tparam ED the edge attribute type (preserved in the computation)
* @param graph the graph for which to compute the connected components
* @return a graph with vertex attributes containing the smallest vertex in each
connected component
/
def **runVD: ClassTag, ED: ClassTag: Graph[VertexId, ED] = {
run(graph, Int.MaxValue)
}
}
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3.5 三角计数(参考)

| import scala.reflect.ClassTag
import org.apache.spark.graphx.
/
Compute the number of triangles passing through each vertex.

The algorithm is relatively straightforward and can be computed in three steps:

* _<ul> * <li> Compute the set of neighbors for each vertex</li> * <li> For each edge compute the intersection of the sets and send the count to both vertices.</li> * <li> Compute the sum at each vertex and divide by two since each triangle is counted twice.</li> * </ul>
There are two implementations. The default _TriangleCount.run_ implementation first removes
self cycles and canonicalizes the graph to ensure that the following conditions hold:
<ul> * <li> There are no self edges</li> * <li> All edges are oriented src > dst</li> * <li> There are no duplicate edges</li> * </ul> However, the canonicalization procedure is costly as it requires repartitioning the graph.
If the input data is already in “canonical form” with self cycles removed then the
* _TriangleCount.runPreCanonicalized_ should be used instead.

{{{ val canonicalGraph = graph.mapEdges(e => 1).removeSelfEdges().canonicalizeEdges()
val counts = TriangleCount.runPreCanonicalized(canonicalGraph).vertices
* }}}
/object **TriangleCount {

def runVD: ClassTag, ED: ClassTag: Graph[Int, ED] = {
// Transform the edge data something cheap to shuffle and then canonicalize
val canonicalGraph = graph.mapEdges(e => true).removeSelfEdges().convertToCanonicalEdges()
// Get the triangle counts
val counters = runPreCanonicalized(canonicalGraph).vertices
// Join them bath with the original graph
_graph.outerJoinVertices(counters) { (vid, , optCounter: Option[Int]) =>
optCounter.getOrElse(0)
}
}

def runPreCanonicalizedVD: ClassTag, ED: ClassTag: Graph[Int, ED] = {
// Construct set representations of the neighborhoods
val nbrSets: VertexRDD[VertexSet] =
graph.collectNeighborIds(EdgeDirection.Either).mapValues { (vid, nbrs) =>
val set = new VertexSet(nbrs.length)
var i = 0
while (i < nbrs.length) {
// prevent self cycle
if (nbrs(i) != vid) {
set.add(nbrs(i))
}
i += 1
}
set
}

_// join the sets with the graph<br />    _**val **setGraph: Graph[VertexSet, ED] = graph.outerJoinVertices(nbrSets) {<br />      (vid, _, optSet) => optSet.getOrElse(**null**)<br />    }
_// Edge function computes intersection of smaller vertex with larger vertex<br />    _**def **edgeFunc(ctx: EdgeContext[VertexSet, ED, Int]) {<br />      **val **(smallSet, largeSet) = **if **(ctx.srcAttr.size < ctx.dstAttr.size) {<br />        (ctx.srcAttr, ctx.dstAttr)<br />      } **else **{<br />        (ctx.dstAttr, ctx.srcAttr)<br />      }<br />      **val **iter = smallSet.iterator<br />      **var **counter: Int = 0<br />      **while **(iter.hasNext) {<br />        **val **vid = iter.next()<br />        **if **(vid != ctx.srcId && vid != ctx.dstId && largeSet.contains(vid)) {<br />          counter += 1<br />        }<br />      }<br />      ctx.sendToSrc(counter)<br />      ctx.sendToDst(counter)<br />    }
_// compute the intersection along edges<br />    _**val **counters: VertexRDD[Int] = setGraph.aggregateMessages(edgeFunc, _ + _)<br />    _// Merge counters with the graph and divide by two since each triangle is counted twice<br />    _graph.outerJoinVertices(counters) { (_, _, optCounter: Option[Int]) =><br />      **val **dblCount = optCounter.getOrElse(0)<br />      _// This algorithm double counts each triangle so the final count should be even<br />      _require(dblCount % 2 == 0, **"Triangle count resulted in an invalid number of triangles."**)<br />      dblCount / 2<br />    }<br />  }<br />}<br />  |

| —- |

第4章 PageRank实例

 采用的数据是wiki数据中含有Berkeley标题的网页之间连接关系，数据为两个文件：graphx-wiki-vertices.txt和graphx-wiki-edges.txt ，可以分别用于图计算的顶点和边。<br />**_第一步   __上传数据_**<br /> <br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/8436518/1610018421037-b3715859-cfbf-435e-9700-10e6548be0cf.png#align=left&display=inline&height=122&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=656&originWidth=2354&status=done&style=none&width=439)<br />第二步   RDD加载数据转换Edges

第三步 RDD加载数据转换vertices

第四步 构建Graph

第五步 运行配置RageRank

第六步 输出RageRank结果

4.1.1 实现代码

执行结果__：