graphx中的pregel原理详解

依旧seven

于 2021-08-17 16:35:19 发布

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分类专栏： graphx 文章标签： pregel graphx scala 图

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/seven08290/article/details/119758580

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本文详细介绍了GraphX中的Pregel算法，通过最短路径的例子阐述了节点间信息传递的过程。Pregel包括初始化节点信息、最大迭代次数、消息发送方向控制、节点属性更新等功能。在每次迭代中，只有活跃节点能够发送和接收消息，活跃节点定义为上一轮中成功发送和接收非空消息的节点。以最短距离计算为例，初始时所有节点距离设为正无穷，源节点为0.0，经过多轮迭代，不断更新节点间的最短距离信息。

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优秀参考：

graphx教程参考：https://www.jianshu.com/p/ad5cedc30ba4

pergel函数详细讲解：https://blog.youkuaiyun.com/hanweileilei/article/details/89764466

迪杰斯特拉原理简介：https://www.jianshu.com/p/ad5cedc30ba4

ps: 以最短路径为例子讲解

个人理解的pregel函数是通过模拟节点和节点之间的信息传递的过程，计算出想要的结果信息。比如最短距离、出度、入度等等....

可以当作节点和节点之间通过边发送消息来理解。在有向图中，某一个节点可以是源节点src，也可能是目标节点dst，以边的方向确定。

pregel函数参数：

  def pregel[A: ClassTag](
      initialMsg: A,
      maxIterations: Int = Int.MaxValue,
      activeDirection: EdgeDirection = EdgeDirection.Either)(
      vprog: (VertexId, VD, A) => VD,
      sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId, A)],
      mergeMsg: (A, A)