GraphX中Pregel单源点最短路径(转)
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原文链接:GraphX中Pregel单源点最短路径
GraphX中的单源点最短路径例子,使用的是类Pregel的方式。
核心部分是三个函数:
1.节点处理消息的函数 vprog: (VertexId, VD, A) => VD (节点id,节点属性,消息) => 节点属性
2.节点发送消息的函数 sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId,A)] (边元组) => Iterator[(目标节点id,消息)]
3.消息合并函数 mergeMsg: (A, A) => A) (消息,消息) => 消息
package myclass.GraphX import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.SparkContext // Import random graph generation library import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators /** * Created by jack on 3/4/14. */ object Pregel { def main(args: Array[String]) { val sc = new SparkContext("local", "pregel test", System.getenv("SPARK_HOME"), SparkContext.jarOfClass(this.getClass)) // A graph with edge attributes containing distances //初始化一个随机图,节点的度符合对数正态分布,边属性初始化为1 val graph: Graph[Int, Double] = GraphGenerators.logNormalGraph(sc, numVertices = 10).mapEdges(e => e.attr.toDouble) graph.edges.foreach(println) val sourceId: VertexId = 4 // The ultimate source // Initialize the graph such that all vertices except the root have distance infinity. //初始化各节点到原点的距离 val initialGraph = graph.mapVertices((id, _) => if (id == sourceId) 0.0 else Double.PositiveInfinity) val sssp = initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)( // Vertex Program,节点处理消息的函数,dist为原节点属性(Double),newDist为消息类型(Double) (id, dist, newDist) => math.min(dist, newDist), // Send Message,发送消息函数,返回结果为(目标节点id,消息(即最短距离)) triplet => { if (triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr) { Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr + triplet.attr)) } else { Iterator.empty } }, //Merge Message,对消息进行合并的操作,类似于Hadoop中的combiner (a, b) => math.min(a, b) ) println(sssp.vertices.collect.mkString("\n")) } }
其他参考链接:
http://bbs.csdn.net/topics/390985424
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bellman-ford算法求单源点最短路径边的权值为啥可以为负值?遍历代价存在负值吗?