大数据-106 Spark Graph X 计算学习案例：1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户

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章节内容

上节完成了如下的内容：

Spark Graph X
基本概述
架构基础
概念详解
核心数据结构

编写 Spark GraphX 程序注意的事情

数据分区与负载均衡

由于 GraphX 运行在分布式环境中，数据分区策略直接影响到计算性能。合理分区可以减少网络传输和计算开销，提高图计算的效率。要注意图数据的分布情况，避免数据倾斜。

处理大规模数据时的内存管理

GraphX 会对顶点和边的数据进行分区和缓存，但在处理大规模图数据时，内存管理尤为重要。需要注意内存使用情况，合理配置 Spark 的内存参数，避免内存溢出或垃圾回收频繁的问题。

迭代计算的收敛条件

许多图算法（如 PageRank）是基于迭代计算的，因此要合理设置收敛条件（例如迭代次数或结果变化阈值）。过多的迭代会浪费计算资源，过少的迭代可能导致结果不准确。

图的变换和属性操作

在对图进行操作时，特别是更新顶点和边的属性时，要确保变换操作不会导致数据不一致或图结构的破坏。使用 mapVertices、mapEdges 等操作时，要谨慎处理每个顶点和边的属性。

错误处理与调试

在编写分布式程序时，错误处理和调试尤为重要。GraphX 的操作涉及复杂的图结构，调试时应充分利用 Spark 的日志和错误信息，使用小规模数据集进行初步验证，逐步扩展到大规模数据。

数据存储与序列化

GraphX 在处理大规模图数据时，可能需要将数据保存到外部存储中（如 HDFS）。要注意选择合适的数据格式和序列化方式，以保证数据读写的高效性和可靠性。

扩展性与性能优化

在开发 GraphX 应用时，考虑到未来可能的扩展需求，程序设计应具有一定的扩展性。同时，针对性能的优化也是关键，要通过测试和调整参数来找到最佳的执行配置。

编写 Spark GraphX 程序

以下是编写 Spark GraphX 程序的主要步骤：

初始化 SparkContext

创建 SparkConf 和 SparkContext，这是 Spark 应用程序的入口。

importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}importorg.apache.spark.graphx._

object GraphXExample {def main(args: Array[String]):Unit={val conf =new SparkConf().setAppName("GraphX Example").setMaster("local[*]")val sc =new SparkContext(conf)}}

构建顶点和边 RDD

顶点和边是构建图的基本元素。我们可以通过 RDD 来定义这些元素

// 顶点RDD (VertexId, 属性)val vertices: RDD[(VertexId,String)]= sc.parallelize(Array((1L,"Alice"),(2L,"Bob"),(3L,"Charlie"),(4L,"David")))// 边RDD (源顶点ID, 目标顶点ID, 属性)val edges: RDD[Edge[Int]]= sc.parallelize(Array(
  Edge(1L,2L,1), 
  Edge(2L,3L,1), 
  Edge(3L,4L,1), 
  Edge(4L,1L,1)))

构建图 (Graph)

使用顶点和边的 RDD 来构建图。

val graph = Graph(vertices, edges)

进行图操作或算法计算

你可以对图进行各种操作或使用图算法库进行计算。下面的示例是计算 PageRank。

val ranks = graph.pageRank(0.01).vertices

收集和处理结果

通过 collect 或 saveAsTextFile 等方法获取和处理计算结果。

ranks.collect().foreach {case(id, rank)=> 
  println(s"Vertex $id has rank: $rank")}

关闭 SparkContext

在程序结束时，关闭 SparkContext 以释放资源。

sc.stop()

导入依赖

<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-graphx_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency>

案例一：图的基本计算

在这里插入图片描述

编写代码

packageicu.wzkimportorg.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId}importorg.apache.spark.rdd.RDD
importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object GraphExample1 {def main(args: Array[String]):Unit={val conf =new SparkConf().setAppName("GraphExample1").setMaster("local[*]")val sc =new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")// 初始化数据// 定义定点（Long，info）val vertexArray: Array[(VertexId,(String,Int))]= Array((1L,("Alice",28)),(2L,("Bob",27)),(3L,("Charlie",65)),(4L,("David",42)),(5L,("Ed",55)),(6L,("Fran",50)))// 定义边（Long，Long，attr）val edgeArray: Array[Edge[Int]]= 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edgeRDDval vertexRDD: RDD[(Long,(String,Int))]= sc.makeRDD(vertexArray)val edgeRDD: RDD[Edge[Int]]= sc.makeRDD(edgeArray)// 构造图Graph[VD,ED]val graph: Graph[(String,Int),Int]= Graph(vertexRDD, edgeRDD)// 属性操作实例// 找出图中年龄大于30的顶点
    graph.vertices
      .filter {case(_,(_, age))=> age >30}.foreach(println)// 找出图中属性大于5的边
    graph.edges
      .filter {
        edge => edge.attr >5}.foreach(println)// 列出边属性 > 5 的triplets
    graph.triplets
      .filter(t => t.attr >5).foreach(println)// degrees操作// 找出图中最大的出度、入度、度数
    println("==========outDegrees=============")
    graph.outDegrees.foreach(println)val outDegrees:(VertexId,Int)= graph.outDegrees
      .reduce {(x, y)=>if(x._2 > y._2) x else y
      }
    println(s"Out degree: ${outDegrees}")

    println("==========inDegrees=============")
    graph.inDegrees.foreach(println)val inDegrees:(VertexId,Int)= graph.inDegrees
      .reduce {(x, y)=>if(x._2 > y._2) x else y
      }
    println(s"In degree: ${inDegrees}")// 转换操作// 顶点的转换操作 所有人年龄+10岁
    graph.mapVertices {case(id,(name, age))=>(id,(name, age +10))}.vertices
      .foreach(println)// 边的转换操作 边的属性 * 2
    graph.mapEdges(e => e.attr *2).edges
      .foreach(println)// 结构操作// 顶点年龄 > 30的子图val subGraph: Graph[(String,Int),Int]= graph.subgraph(vpred =(id, vd)=> vd._2 >=30)
    println("==========SubGraph=============")
    subGraph.vertices.foreach(println)
    subGraph.edges.foreach(println)// 连接操作
    println("============连接操作==============")// 创建一个新图 顶点VD的数据类型 User，并从Graph做类型转换val initialUserGraph: Graph[User,Int]= graph.mapVertices {case(_,(name, age))=> User(name, age,0,0)}// initialUserGraph 与 inDegree outDegree 进行 JOIN 修改 inDeg outDegvar userGraph: Graph[User,Int]= initialUserGraph
      .outerJoinVertices(initialUserGraph.inDegrees){case(id, u, inDegOut)=> User(u.name, u.age, inDegOut.getOrElse(0), u.outDeg)}.outerJoinVertices(initialUserGraph.outDegrees){case(id, u, outDegOut)=> User(u.name, u.age, u.inDeg, outDegOut.getOrElse(0))}

    userGraph.vertices.foreach(println)// 找到 出度=入度 的人员
    userGraph.vertices
      .filter {case(id, u)=> u.inDeg == u.outDeg
    }.foreach(println)// 聚合操作// 找到5到各顶点的最短距离// 定义源点val sourceId: VertexId =5Lval initialGraph: Graph[Double,Int]= graph
      .mapVertices((id, _)=>if(id == sourceId)0.0elseDouble.PositiveInfinity)val sssp: Graph[Double,Int]= initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)(// 两个消息来的时候，取它们当中路径的最小值(id, dist, newDist)=> math.min(dist, newDist),// Send Message 函数// 比较 triplet.srcAttr + triplet.attr 和 triplet.dstAttr// 如果小于，则发送消息到目的顶点
      triplet =>{// 计算权重if(triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr){
          Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr + triplet.attr))}else{
          Iterator.empty
        }},// mergeMsg(a, b)=> Math.min(a, b))

    println("找到5到各个顶点的最短距离")
    println(sssp.vertices.collect.mkString("\n"))

    sc.stop()}}caseclass User(name:String, age:Int, inDeg:Int, outDeg:Int)

运行结果

(5,(Ed,55))(6,(Fran,50))(3,(Charlie,65))(4,(David,42))
Edge(2,1,7)
Edge(5,3,8)((5,(Ed,55)),(3,(Charlie,65)),8)((2,(Bob,27)),(1,(Alice,28)),7)==========outDegrees=============(5,3)(3,2)(2,2)(4,1)
Out degree: (5,3)==========inDegrees=============(4,1)(2,2)(1,2)(6,2)(3,1)
In degree: (2,2)(6,(6,(Fran,60)))(3,(3,(Charlie,75)))(2,(2,(Bob,37)))(1,(1,(Alice,38)))(5,(5,(Ed,65)))(4,(4,(David,52)))
Edge(3,6,6)
Edge(2,1,14)
Edge(4,1,2)
Edge(5,6,6)
Edge(5,3,16)
Edge(3,2,8)
Edge(2,4,4)
Edge(5,2,4)==========SubGraph=============(6,(Fran,50))(5,(Ed,55))(3,(Charlie,65))(4,(David,42))
Edge(5,3,8)
Edge(3,6,3)
Edge(5,6,3)============连接操作==============(3,User(Charlie,65,1,2))(2,User(Bob,27,2,2))(1,User(Alice,28,2,0))(6,User(Fran,50,2,0))(5,User(Ed,55,0,3))(4,User(David,42,1,1))(4,User(David,42,1,1))(2,User(Bob,27,2,2))
找到5到各个顶点的最短距离
(1,5.0)(2,2.0)(3,8.0)(4,4.0)(5,0.0)(6,3.0)

Process finished with exit code 0

运行截图如下：
在这里插入图片描述

Pregel API

图本身是递归数据结构，顶点的属性依赖于它们的邻居的属性，这些邻居的属性又依赖于自己的邻居的属性。所以需要重要的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。
一系列的图并发抽象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

在这里插入图片描述

vprog：用户定义的顶点运行程序，它所用每一个顶点，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

案例二：连通图算法

给定数据文件，找到存在的连通体

数据内容

自己生成一些即可：

121324344556

编写代码

packageicu.wzkimportorg.apache.spark.graphx.{Graph, GraphLoader}importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object GraphExample2 {def main(args: Array[String]):Unit={val conf =new SparkConf().setAppName("GraphExample2").setMaster("local[*]")val sc =new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")// 从数据文件中加载 生成图val graph: Graph[Int,Int]= GraphLoader.edgeListFile(sc,"graph.txt")
    graph.vertices.foreach(println)
    graph.edges.foreach(println)// 生成连通图
    graph.connectedComponents().vertices
      .sortBy(_._2).foreach(println)// 关闭 SparkContext
    sc.stop()}}

运行结果

(1,1)(3,1)(4,1)(5,1)(6,1)(2,1)
Edge(1,2,1)
Edge(1,3,1)
Edge(2,4,1)
Edge(3,4,1)
Edge(4,5,1)
Edge(5,6,1)(4,1)(6,1)(2,1)(1,1)(3,1)(5,1)

运行截图如下所示：
在这里插入图片描述

案例三：寻找相同的用户，合并信息

需求明确

假设：

假设五个不同信息可以作为用户标识，分别：1X，2X，3X，4X，5X
每次可以选择使用若干为字段作为标识
部分标识可能发生变化，如 12变为13 或 24变为25

根据以上规则，判断以下标识是否代表同一用户：

11-21-32、12-22-33（X）
11-21-32、11-21-52（OK）
21-32、11-21-33（OK）
11-21-32、32-48（OK）

问题：在以下数据中，找到同一个用户，合并相同用户的数据

对于用户标识（id）：合并后去重
对于用户的信息：key相同，合并权重

编写代码

packageicu.wzkimportorg.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId, VertexRDD}importorg.apache.spark.rdd.RDD
importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object GraphExample3 {def main(args: Array[String]):Unit={val conf =new SparkConf().setAppName("GraphExample3").setMaster("local[*]")val sc =new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")val dataRDD: RDD[(List[Long], List[(String,Double)])]= sc.makeRDD(
      List((List(11L,21L,31L), List("kw$北京"->1.0,"kw$上海"->1.0,"area$中关村"->1.0)),(List(21L,32L,41L), List("kw$上海"->1.0,"kw$天津"->1.0,"area$回龙观"->1.0)),(List(41L), List("kw$天津"->1.0,"area$中关村"->1.0)),(List(12L,22L,33L), List("kw$大数据"->1.0,"kw$spark"->1.0,"area$西二旗"->1.0)),(List(22L,34L,44L), List("kw$spark"->1.0,"area$五道口"->1.0)),(List(33L,53L), List("kw$hive"->1.0,"kw$spark"->1.0,"area$西二旗"->1.0))))// 1 将标识信息中的每一个元素抽取出来，作为ID// 备注1 这里使用了 flatMap 将元素压平// 备注2 这里丢掉了标签信息，因为这个RDD主要用于构造顶点、边// 备注3 顶点、边的数据要求Long，这个程序修改后才能用在我们的程序中val dotRDD: RDD[(VertexId, VertexId)]= dataRDD.flatMap {case(allids, _)=> allids.map(id =>(id, allids.mkString.hashCode.toLong))}// 2 定义顶点val vertexesRDD: RDD[(VertexId,String)]= dotRDD.map {case(id, _)=>(id,"")}// 3 定义边(id: 单个标识信息：ids：全部的标识信息)val edgesRDD: RDD[Edge[Int]]= dotRDD.map {case(id, ids)=> Edge(id, ids,0)}// 4 生成图val graph = Graph(vertexesRDD, edgesRDD)// 5 找到强连通体val connectRDD: VertexRDD[VertexId]= graph.connectedComponents().vertices;// 6 定义中心点的数据val centerVertexRDD: RDD[(VertexId,(List[VertexId], List[(String,Double)]))]= dataRDD.map {case(allIds, tags)=>(allIds.mkString.hashCode.toLong,(allIds, tags))}// 7 步骤5、6的数据做join 获取需要合并的数据val allInfoRDD = connectRDD.join(centerVertexRDD).map {case(_,(id2,(allIds, tags)))=>(id2,(allIds, tags))}// 8 数据聚合（将同一个用户的标识、标签放在一起）val mergeInfoRDD: RDD[(VertexId,(List[VertexId], List[(String,Double)]))]= allInfoRDD
      .reduceByKey {case((bufferList, bufferMap),(allIds, tags))=>val newList = bufferList ++ allIds

          // map 合并val newMap = bufferMap ++ tags
          (newList, newMap)}// 9 数据合并（allIds去重，tags合并权重）val resultRDD: RDD[(List[VertexId], Map[String,Double])]= mergeInfoRDD.map {case(key,(allIds, tags))=>val newIds = allIds.distinct
        val newTags = tags.groupBy(x => x._1).mapValues(lst => lst.map(x => x._2).sum)(newIds, newTags)}

    resultRDD.foreach(println)

    sc.stop()}}

运行结果

(List(21, 32, 41, 11, 31),Map(area$中关村 ->2.0, kw$北京 ->1.0, kw$天津 ->2.0, kw$上海 ->2.0, area$回龙观 ->1.0))(List(22, 34, 44, 12, 33, 53),Map(kw$大数据 ->1.0, kw$spark ->3.0, area$五道口 ->1.0, area$西二旗 ->2.0, kw$hive ->1.0))

运行的截图如下图：
在这里插入图片描述

标签：大数据 spark 学习

本文转载自: https://blog.csdn.net/w776341482/article/details/141630333
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大数据-106 Spark Graph X 计算学习案例：1图的基本计算、2连通图算法、3寻找相同的用户

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章节内容

编写 Spark GraphX 程序注意的事情

数据分区与负载均衡

处理大规模数据时的内存管理

迭代计算的收敛条件

图的变换和属性操作

错误处理与调试

数据存储与序列化

扩展性与性能优化

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初始化 SparkContext

构建顶点和边 RDD

构建图 (Graph)

进行图操作或算法计算

收集和处理结果

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导入依赖

案例一：图的基本计算

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运行结果

Pregel API

案例二：连通图算法

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运行结果

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运行结果

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