pyspark 实现PageRank

最新推荐文章于 2022-06-04 07:20:07 发布

原创

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#pagerank算法 #pyspark

本文介绍了一个使用PySpark实现的PageRank算法案例。该算法通过迭代计算网页之间的链接关系，确定每个网页的重要性。具体步骤包括从文件中读取网页链接数据、构建网页链接关系的Pair RDD、初始化网页排名、进行多次迭代计算并更新网页排名等。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function
import re
import sys
from operator import add
from pyspark import SparkConf, SparkContext

def compute_contribs(urls, rank):
    """
    给urls计算
    Args:
        urls: 目标url相邻的urls集合
        rank: 目标url的当前rank

    Returns:
        url: 相邻urls中的一个url
        rank: 当前url的新的rank
    """
    num_urls = len(urls)
    for url in urls:
        yield (url, rank / num_urls)


def split_url(url_line):
    """
    把一行url切分开来
    Args:
        url_line: 一行url，如 1 2

    Returns:
        url, neighbor_url
    """
    parts = re.split(r'\s+', url_line) # 正则
    return parts[0], parts[1]


def compute_pagerank(sc, url_data_file, iterations):
    """
    计算各个page的排名
    Args:
        sc: SparkContext
        url_data_file: 测试数据文件
        iterations: 迭代次数

    Returns:
        status: 成功就返回0
    """

    # 读取url文件 ['1 2', '1 3', '2 1', '3 1']
    lines = sc.textFile(url_data_file).m