图算法

GraphX包括一组图算法来简化分析任务。这些算法包含在org.apache.spark.graphx.lib包中，可以被直接访问。

PageRank算法

PageRank度量一个图中每个顶点的重要程度，假定从u到v的一条边代表v的重要性标签。例如，一个Twitter用户被许多其它人粉，该用户排名很高。GraphX带有静态和动态PageRank的实现方法
，这些方法在PageRank object中。静态的PageRank运行固定次数
的迭代，而动态的PageRank一直运行，直到收敛。GraphOps允许直接调用这些算法作为图上的方法。

GraphX包含一个我们可以运行PageRank的社交网络数据集的例子。用户集在graphx/data/users.txt中，用户之间的关系在graphx/data/followers.txt中。我们通过下面的方法计算
每个用户的PageRank。

  1. // Load the edges as a graph
  2. val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/followers.txt")
  3. // Run PageRank
  4. val ranks = graph.pageRank(0.0001).vertices
  5. // Join the ranks with the usernames
  6. val users = sc.textFile("graphx/data/users.txt").map { line =>
  7.   val fields = line.split(",")
  8.   (fields(0).toLong, fields(1))
  9. }
  10. val ranksByUsername = users.join(ranks).map {
  11.   case (id, (username, rank)) => (username, rank)
  12. }
  13. // Print the result
  14. println(ranksByUsername.collect().mkString("\n"))

连通体算法

连通体算法用id标注图中每个连通体，将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。例如，在社交网络中，连通体可以近似为集群。GraphX在ConnectedComponents object
中包含了一个算法的实现，我们通过下面的方法计算社交网络数据集中的连通体。

  1. / Load the graph as in the PageRank example
  2. val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/followers.txt")
  3. // Find the connected components
  4. val cc = graph.connectedComponents().vertices
  5. // Join the connected components with the usernames
  6. val users = sc.textFile("graphx/data/users.txt").map { line =>
  7.   val fields = line.split(",")
  8.   (fields(0).toLong, fields(1))
  9. }
  10. val ccByUsername = users.join(cc).map {
  11.   case (id, (username, cc)) => (username, cc)
  12. }
  13. // Print the result
  14. println(ccByUsername.collect().mkString("\n"))

三角形计数算法

一个顶点有两个相邻的顶点以及相邻顶点之间的边时，这个顶点是一个三角形的一部分。GraphX在TriangleCount object
中实现了一个三角形计数算法，它计算通过每个顶点的三角形的数量。需要注意的是，在计算社交网络数据集的三角形计数时，TriangleCount需要边的方向是规范的方向(srcId < dstId),
并且图通过Graph.partitionBy分片过。

  1. // Load the edges in canonical order and partition the graph for triangle count
  2. val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/followers.txt", true).partitionBy(PartitionStrategy.RandomVertexCut)
  3. // Find the triangle count for each vertex
  4. val triCounts = graph.triangleCount().vertices
  5. // Join the triangle counts with the usernames
  6. val users = sc.textFile("graphx/data/users.txt").map { line =>
  7.   val fields = line.split(",")
  8.   (fields(0).toLong, fields(1))
  9. }
  10. val triCountByUsername = users.join(triCounts).map { case (id, (username, tc)) =>
  11.   (username, tc)
  12. }
  13. // Print the result
  14. println(triCountByUsername.collect().mkString("\n"))