PageRank算法使用Spark-core实现

最新推荐文章于 2025-09-05 15:08:23 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-05 15:08:23 发布 · 129 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://my.oschina.net/yjwxh/blog/1648166

文章标签：

#大数据

本文介绍了一个基于Apache Spark的PageRank算法实现案例。该算法通过迭代更新网页排名来确定其重要性，并展示了如何使用Spark RDD进行分区操作。文章还提供了一个包含四个网页节点的小型测试案例。

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例。算法会维护两个数据集：一个由（pageID，linkList）的元素组成，包含每个页面的相邻页面的列表；另一个由（pageID，rank）元素组成，包含每个页面的当前排序值。它按如下步骤进行计算。

将每个页面的排序值初始化为1.0。
在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面（有直接链接的页面）发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。
将每个页面的排序值设为0.15 + 0.85 * contributionsReceived。

最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。

模拟数据
假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。相邻页面如下所示：
A：B C
B：A C
C：A B D
D：C

测试代码


import org.apache.spark.HashPartitioner  
  
val links = sc.parallelize(List(("A",List("B","C")),("B",List("A","C")),("C",List("A","B","D")),("D",List("C")))).partitionBy(new HashPartitioner(100)).persist()  
  
var ranks=links.mapValues(v=>1.0)  
  
for (i <- 0 until 10) {  
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)  
}  
  
ranks.sortByKey().collect()

转载于:https://my.oschina.net/yjwxh/blog/1648166