Graph入门介绍

0. 为什么需要图计算

• 许多大数据以大规模图或网络的形式呈现
• 许多非图结构的大数据，常会被转换为图模型进行分析
• 图数据结构很好地表达了数据之间的关联性

1. 图（Graph）的基本概念

• 图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合（边edge）组成的一种网状数据结构
  通常表示为二元组：Gragh=（V，E）
  可以对事物之间的关系建模
• 应用场景
  在地图应用中寻找最短路径
  社交网络关系
  网页间超链接关系

2. 图的术语

• 顶点（Vertex）
• 边（Edge）

• 有向图

• 无向图

• 有环图

包含一系列顶点连接的回路（环路）

• 无环图

  DAG即为有向无环图

• 度：一个顶点所有边的数量
  出度：指从当前顶点指向其他顶点的边的数量
  入度：其他顶点指向当前顶点的边的数量

3. 图的经典表示法

• 邻接矩阵

1、对于每条边，矩阵中相应单元格值为1

2、对于每个循环，矩阵中相应单元格值为2，方便在行或列上求得顶点度数

4. Spark GraphX 简介

• GraphX是Spark提供分布式图计算API
• GraphX特点
  • 基于内存实现了数据的复用与快速读取
  • 通过弹性分布式属性图（Property Graph）统一了图视图与表视图
  • 与Spark Streaming、Spark SQL和Spark MLlib等无缝衔接

5. GraphX核心抽象

• 弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph）

  ​ 顶点和边都带属性的有向多重图

​ 一份物理存储，两种视图

对Graph视图的所有操作，最终都会转换成其关联的Table视图的RDD操作来完成

6. GraphX API

• Graph[VD,ED]
• VertexRDD[VD]
• EdgeRDD[ED]
• EdgeTriplet[VD,ED]
• Edge：样例类
• VertexId：Long的别名

class Graph[VD, ED] {
   
   
  val vertices: VertexRDD[VD]
  val edges: EdgeRDD[ED]
  val triplets: RDD[EdgeTriplet[VD, ED]]
}

import org.apache.spark.graphx._
val vertices:RDD[(VertexId,Int)]=sc.makeRDD(Seq((1L,1),(2L,2),(3L,3)))
val edges=sc.makeRDD(Seq(Edge(1L,2L,1),Edge(2L,3L,2)))
val graph=Graph(vertices,edges)  //Graph[Int,Int] ?

import org.apache.spark.graphx.GraphLoader
//加载边列表文件创建图，文件每行描述一条边，格式：srcId dstId。顶点与边的属性均为1
val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc,"file:///opt/spark/data/graphx/followers.txt")

导入
import org.apache.spark.graphx._

创建顶点rdd
val vertices=sc.makeRDD(seq(1L,1),(2L,2),(3L,3))

创建edges边rdd
val edges=sc.makeRDD(Seq(Edge(1L,2L,1),Edge(2L,3L,2)))

创建graph对象
 val graph=Graph(vertices,edges)

获取graph图对象的vertices信息
graph.vertices.collect

获取graph图对象的edges信息
graph.edges.collect

7. 属性图应用示例

属性图应用示例-1

• 构建用户合作关系属性图
  • 顶点属性
    • 用户名
    • 职业
  • 边属性
    • 合作关系

val users=sc.makeRDD(Array((3L,("rxin","student")),(7L,("jgonzal","postdoc")),(5L,("franklin","professor")),(2L,("istoica","professor"))))

 val relationship=sc.makeRDD(Array(Edge(3L,7L,"Colla"),Edge(5L,3L,"Advisor"),Edge(2L,5L,"Colleague"),Edge(5L,7L,"Pi")))

val graphUser=Graph(users,relationship)


scala> graphUser.triplets.collect
res9: Array[org.apache.spark.graphx.EdgeTriplet[(String, String),String]] = Array(((2,(istoica,professor)),(5,(franklin,professor)),Colleague), ((3,(rxin,student)),(7,(jgonzal,postdoc)),Colla), ((5,(franklin,professor)),(3,(rxin,student)),Advisor), ((5,(franklin,professor)),(7,(jgonzal,postdoc)),Pi))

属性图应用示例-2

• 构建用户社交网络关系
  • 顶点：用户名、年龄
  • 边：打call次数

找出大于30岁的用户

假设打call超过5次，表示真爱。请找出他（她）们

val users=sc.makeRDD(Array((1L,("Alice",28)),(2L,("Bob",27)),(3L,("Charlie",65)),(4L,("David",42)),(5L,("Ed",55)