在spark集群上测试PageRank

PageRank让链接来"投票" 。

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。

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值会趋向于稳定，也就是收敛的状态。这就是搜索引擎使用它的原因。

 对于某个互联网网页A来讲，该网页PageRank的计算基于如下两个基本假设：

• 数量假设：在Web图模型中，若是一个页面节点接收到的其余网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。

• 质量假设：指向页面A的入链质量不一样，质量高的页面会经过连接向其余页面传递更多的权重。因此越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。

为了防止迭代中一部分页面的PR值由于没有被投票而变为0，无法再继续为其他页面产生贡献值了。故pagerank为一个页面的PR值计算添加了一个最小值。

这里的d是一个手动选择的参数，在原版论文中，最小值是1-d，而不是(1-d)/N，这里将d选择为了0.85，即最小值设为0.15

这个算法维护两个RDD，一个的键值对是(pageID, linkList)，包含了每个页面的出链指向的相邻页面列表（由pageID组成）；另一个的键值对是(pageID, rank)，包含了每个页面的当前权重值。算法流程如下：

1. 将每个页面的权重值初始化为1.0；

2. 在每次迭代中，对页面p，向其每个出链指向的页面加上一个rank(p)/neighborsSize(p)的贡献值contributionReceived；

3. 将每个页面的权重值设置为：0.15 + 0.85 *contributionReceived。

不断迭代步骤2和3，过程中算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值，实际运行之时大概迭代10+次以上即可。

 

 

 

 

 scala版本：

package sparkMLib

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}
/**
 * Computes the PageRank of URLs from an input file. Input file should
 * be in format of:
 * URL         neighborURL
 * URL         neighborURL
 * URL         neighborURL
 * ...
 * where URL and their neighbors are separated by space(s).
 */
object PageRank {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("PageRank")
    val sc = new SparkContext(conf)

    /***
     * 假设相邻页面列表以Spark objectFile的形式存储，将读取的linksRDD进行哈希分区
     * 分区有利于后续的join等操作，然后persist进行持久化
     * 这里的K:V为：当前页面:当前页面的出链集合；
     * 而相对于出链集合当中的每一个元素，当前页面则是其入链。
     * 设置哈希分区为10；
     * 这里假设links RDD是一个很大的静态数据集，
     * 并且在每次迭代中都会和ranks发生连接操作，会通过网络进行数据混洗，开销很大，
     * 所以我们通过预先进行分区来减小网络开销；
     *
     * 出于同样的原因，我们调用links的persist()方法，将它保留在内存中以供每次迭代时用。
     */
    val links = sc.objectFile[(String,Seq[String])]("hdfs://8.129.26.6:9000/web-Google.txt").partitionBy(new HashPartitioner(100)).persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
    //将每个页面的排序值初始化为1.0；由于使用mapValues，生成的 RDD的分区方式会和"links"的一样
    //ranks:(1,1.0) (2,1.0)
    var ranks = links.mapValues(v => 1.0)
    //进行10轮PageRank迭代
    /**
     * 此循环迭代的涵义是：
     * 1、links.join(ranks):连接两个RDD，结果类型为：Array[(String, (List[String], Double))]，
     * 2、case(...)中links.map(dest => (dest, rank / links.size)):
     *   算出当前页面(pageId)对其出链集合(links)中的每一个出链(link)排序的贡献(rank / links.size)；
     *   此时，contributions的值为：当前页面每一个出链的页面ID和其排序值(RDD[(String, Double)])
     * 3、然后再把contributions按照页面ID(根据获得共享的页面)分别累加起来，
     *   把该页面的排序值(ranks)设为 0.15*1+ 0.85*contributionReceived，
     *   其中，0.85为查看当前页面的概率，0.15为直接从浏览器地址栏跳转的概率。
     */
    for(i <- 0 until 10){
     //(1,((2,3,4,5),1.0))
      val contributions = links.join(ranks).flatMap{
        case (pageId,(links,rank)) =>
          links.map(dest => (dest,rank / links.size))
      }
      ranks = contributions.reduceByKey((x,y) => x+y).mapValues(v => 0.15 +0.85*v)
    }
    //写出最终排名
     ranks.saveAsTextFile("rank")

  }
}