大数据开发-Spark-初识Spark-Graph && 快速入门
1.Spark Graph简介
GraphX 是 Spark 一个组件，专门用来表示图以及进行图的并行计算。GraphX 通过重新定义了图的抽象概念来拓展了 RDD： 定向多图，其属性附加到每个顶点和边。为了支持图计算， GraphX 公开了一系列基本运算符（比如：mapVertices、mapEdges、subgraph）以及优化后的 Pregel API 变种。此外，还包含越来越多的图算法和构建器，以简化图形分析任务。GraphX在图顶点信息和边信息存储上做了优化，使得图计算框架性能相对于原生RDD实现得以较大提升，接近或到达 GraphLab 等专业图计算平台的性能。GraphX最大的贡献是，在Spark之上提供一栈式数据解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业。
图计算的模式：
基本图计算是基于BSP的模式，BSP即整体同步并行，它将计算分成一系列超步的迭代。从纵向上看，它是一个串行模式，而从横向上看，它是一个并行的模式，每两个超步之间设置一个栅栏（barrier），即整体同步点，确定所有并行的计算都完成后再启动下一轮超步。
每一个超步包含三部分内容：
计算compute：每一个processor利用上一个超步传过来的消息和本地的数据进行本地计算
消息传递：每一个processor计算完毕后，将消息传递个与之关联的其它processors
整体同步点：用于整体同步，确定所有的计算和消息传递都进行完毕后，进入下一个超步
2.来看一个例子
图描述
## 顶点数据
1, "SFO"
2, "ORD"
3, "DFW"
## 边数据
1, 2,1800
2, 3, 800
3, 1, 1400
计算所有的顶点，所有的边，所有的triplets,顶点数，边数，顶点距离大于1000的有那几个，按顶点的距离排序，降序输出
代码实现
package com.hoult.Streaming.work
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId}
import org.apache.spark.rdd.RDD
object GraphDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 初始化
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getCanonicalName.init).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
sc.setLogLevel("warn")
//初始化数据
val vertexArray: Array[(Long, String)] = Array((1L, "SFO"), (2L, "ORD"), (3L, "DFW"))
val edgeArray: Array[Edge[Int]] = Array(
Edge(1L, 2L, 1800),
Edge(2L, 3L, 800),
Edge(3L, 1L, 1400)
)
//构造vertexRDD和edgeRDD
val vertexRDD: RDD[(VertexId, String)] = sc.makeRDD(vertexArray)
val edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = sc.makeRDD(edgeArray)
//构造图
val graph: Graph[String, Int] = Graph(vertexRDD, edgeRDD)
//所有的顶点
graph.vertices.foreach(println)
//所有的边
graph.edges.foreach(println)
//所有的triplets
graph.triplets.foreach(println)
//求顶点数
val vertexCnt = graph.vertices.count()
println(s"顶点数：$vertexCnt")
//求边数
val edgeCnt = graph.edges.count()
println(s"边数：$edgeCnt")
//机场距离大于1000的
graph.edges.filter(_.attr > 1000).foreach(println)
//按所有机场之间的距离排序（降序）
graph.edges.sortBy(-_.attr).collect().foreach(println)
}
}
输出结果
3.图的一些相关知识
例子是demo级别的，实际生产环境下，如果使用到必然比这个复杂很多，但是总的来说，一定场景才会使用到吧，要注意图计算情况下，要注意缓存数据，RDD默认不存储于内存中，所以可以尽量使用显示缓存，迭代计算中，为了获得最佳性能，也可能需要取消缓存。默认情况下，缓存的RDD和图保存在内存中，直到内存压力迫使它们按照LRU【最近最少使用页面交换算法】逐渐从内存中移除。对于迭代计算，先前的中间结果将填满内存。经过它们最终被移除内存，但存储在内存中的不必要数据将减慢垃圾回收速度。因此，一旦不再需要中间结果，取消缓存中间结果将更加有效。这涉及在每次迭代中实现缓存图或RDD，取消缓存其他所有数据集，并仅在以后的迭代中使用实现的数据集。但是，由于图是有多个RDD组成的，因此很难正确地取消持久化。对于迭代计算，建议使用Pregel API，它可以正确地保留中间结果。
吴邪，小三爷，混迹于后台，大数据，人工智能领域的小菜鸟。
更多请关注
