Spark Graphx图计算案例实战之aggregateMessages求社交网络中的最大年纪追求者和平均年纪!

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark Graphx图计算案例实战之aggregateMessages求社交网络中的最大年纪追求者和平均年纪!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Spark Graphx图计算案例实战之aggregateMessages求社交网络中的最大年纪追求者和平均年纪!


Spark Graphx提供了mapReduceTriplets来对图进行聚合计算,但是1.2以后不再推荐使用,源代码如下:

@deprecated("use aggregateMessages", "1.2.0")
def mapReduceTriplets[A: ClassTag](
    mapFunc: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId, A)],
    reduceFunc: (A, A) => A,
    activeSetOpt: Option[(VertexRDD[_], EdgeDirection)] = None)
  : VertexRDD[A]
* Aggregates values from the neighboring edges and vertices of each vertex.  The user supplied
* `mapFunc` function is invoked on each edge of the graph, generating 0 or more "messages" to be
* "sent" to either vertex in the edge.  The `reduceFunc` is then used to combine the output of
* the map phase destined to each vertex.
*
* This function is deprecated in 1.2.0 because of SPARK-3936.
Use aggregateMessages instead.
*

推荐使用的是aggregateMessages:

def aggregateMessages[A: ClassTag](
    sendMsg: EdgeContext[VD, ED, A] => Unit,
    mergeMsg: (A, A) => A,
    tripletFields: TripletFields = TripletFields.All)
  : VertexRDD[A] = {
  aggregateMessagesWithActiveSet(sendMsg, mergeMsg, tripletFields, None)
}

并举了一个简单的例子:

* vertex
* {{{
* val rawGraph: Graph[_, _] = Graph.textFile("twittergraph")
* val inDeg: RDD[(VertexId, Int)] =
*   rawGraph.aggregateMessages[Int](ctx => ctx.sendToDst(1), _ + _)
* }}}

可以看见能够进行消息传递和聚合操作。


案例实战:求社交网络中的年纪最大的追求者和追求者的平均年龄:



val oldestFollower: VertexRDD[(String,Int)]=userGraph.aggregateMessages[(String, Int)](
 triplet => {
     triplet.sendToDst(triplet.srcAttr.name, triplet.srcAttr.age)
 },
 (a, b) => if (a._2 > b._2) a else b
 )
oldestFollower.collect.foreach(println(_))



averageAge: VertexRDD[] = userGraph.aggregateMessages[()](
  triplet => {
    triplet.sendToDst(triplet.srcAttr.age)
  }(ab) => ((a._1 + b._1)(a._2 + b._2))
).mapValues((idp) => p._2 / p._1)
averageAge.collect().foreach((_))

很好很强大啊!


结果如下:

聚合操作

**********************************************************

找出年纪最大的追求者:

(4,(Bob,27))

(1,(David,42))

(6,(Charlie,65))

(2,(Charlie,65))

(3,(Ed,55))

**********************************************************

找出追求者的平均年纪:

(4,27.0)

(1,34.5)

(6,60.0)

(2,60.0)

(3,55.0)

**********************************************************


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以上是关于Spark Graphx图计算案例实战之aggregateMessages求社交网络中的最大年纪追求者和平均年纪!的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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