浅谈GraphX

最近在学Spark的GraphX，希望通过博客或者总结的方式对学过的东西有所积累，同时也希望能有读者可以提出建议和意见。

关于GraphX

对于GraphX来说，大致的可以分为两部分：

第一部分是图的存储

第二部分是图的计算模型

在开始的时候，先来熟悉一下图的基本属性：

我们都知道，图是由顶点和边组成，在Spark中，数据都存储在RDD里面，GraphX也不例外，在图的基本操作当中，有几个常用的RDD，他们三个分别为VertexRDD、EdgeRDD、和？，嗯，那个问号不是乱码？至于为什么，接下来你们将会看到。

通过官网的图片我们先简单直观的看它们的结构：

图片有颜色的柱状结构就是它们的属性，对于顶点来说VertexRDD继承了RDD[(VertexId,VD)]，而VertexId也就是Scala里面的Long类型，VD理应的就是顶点属性的类型了，EdgeRDD继承了RDD[Edge[ED]]，而Edge是由srcId、dstId和Attr组成的类，同理的ED也就是边属性的类型。

通过图片可以看到，Triplets是由顶点、顶点属性、边属性构成。我们可与通过这三种基本结构对图进行求入度、子图等图的基本操作。

了解了图的基本信息之后，接下来要讲的是GraphX基本结构：

图片是来源于网上的文章，GraphX采用了Pregel的编程模型，即像PageRank、ShortestPaths等算法在GraphX中也是基于Pregel来实现，他们自定义了sendMessage函数，vertexProgram函数，和mergeMessage函数，然后交给Pregel去运行，而在Pregel中，他的核心函数是图的mapReduceTriplets，他通过一定的规则不断迭代，直到产生的activeMessage为0或者满足传入的迭代次数。最后计算得到相应的结果。

既然讲图的存储，先来一张粗略的函数调用图：

首先我们得加载数据。

我们可以通过GraphLoader加载文本文件，也可以通过图自己的构造器加载RDD，类似于下面两种方式：

加载文件：

graph =  GraphLoader.edgeFile(sc,fname)
当然，也可以从RDD开始：
Graph = Graph(verticesRDD，edgesRDD，defaultVertexAttr)

对于加载文本文件来说，加载数据之后，需要对数据进行相应的格式化操作，就类似于下图：

对于每一行数据（忽略#开始的行）先转化为相应的顶点类型，通过上图可以看出，vertexId只能是数值类型，并且在初始化的时候，无法直接初始化边的属性，并且默认为1。

对于每个分区来说，产生的数据都会通过EdgePartitionBuilder的add函数把数据添加到其内部的一个edges的数组里面，之后通过toEdgePartition方法，将Edges的数据转化为源顶点的数组srcIds、目标顶点数组dstIds、和边的属性数组data、同时对srcIds进行建索引其数组为index，和由顶点（是所有顶点）进行Hash后和一个空的属性数组映射的vertexPartition,最后返回EdgePartition.

以下是部分的代码：

    val vidsIter = srcIds.iterator ++ dstIds.iterator    val vertexIds = new OpenHashSet[VertexId]    vidsIter.foreach(vid => vertexIds.add(vid))    val vertices = new VertexPartition(      vertexIds, new Array[VD](vertexIds.capacity), vertexIds.getBitSet)    new EdgePartition(srcIds, dstIds, data, index, vertices)

同时可以看出，现在的顶点数组是没有值的。

通过图的GraphImpl.fromEdgePartition方法，传入刚构建好的EdgePartition，并将其转化为EdgeRDD，并且传入默认的顶点属性。

 GraphImpl.fromEdgePartitions(edges, defaultVertexAttr = 1)

 /** Create a graph from EdgePartitions, setting referenced vertices to `defaultVertexAttr`. */  def fromEdgePartitions[VD: ClassTag, ED: ClassTag](      edgePartitions: RDD[(PartitionID, EdgePartition[ED, VD])],      defaultVertexAttr: VD): GraphImpl[VD, ED] = {    fromEdgeRDD(new EdgeRDD(edgePartitions), defaultVertexAttr)  }

通过构建好的EdgeRDD，通过VertexRDD.fromEdges方法，将EdgeRDD转化为routingTables和相应的VertexRDD，即刚才上面所提到的Vertices，routingTables存放的是vid对pid的映射（具体怎么存储希望有兴趣的可以讨论），我们在进行triplets和mapReduceTriplets操作的时候，会使用到路由表的路由信息，原理如下图：

图存储的优化：

为了解决计算平衡的问题

PartitionStrategy类使用了四种分区策略：

1.EdgePartition2D

2.EdgePartition1D

3.RandomVertexCut

4.CanonicalRandomCut

对上面的优化你可以简单理解为：

输入srcId和dstId通过某种方法重新计算得到一个partitionID，然后把数据发送过到新的分区

图的计算模型

前面有提到，lib包里面的算法基本是实现了图的三个函数，然后传递给Pregel：

1、vertexProgram函数
2、sendMessage函数
3、messageCombiner函数

我们来简单看一下Pregel里面的apply函数参数：
     graph:Graph[VD, ED]构造好的图
     initialMsg: A 初始化信息
     maxIterations: Int = Int.MaxValue 默认的最大迭代
     activeDirection 设定边的活跃顶点的方向
     vprog  顶点函数
     sendMsg 发送函数
     mergeMsg 合并函数

上一篇文章讲了pregel的基本运行方式，现在主要提一下activeDirection的作用
在pregel中，activeDirection 是默认以EdgeDirection.Either为默认选项的，原理请看下图（ShortestPaths例子）：

从之前的文章可以知道，只有接收到message的顶点才会在newVerts里面，当参数为Either时，即在Edges的集合当中，srcId或者dstId在newVert集合里面就可以发送消息 ，就像图2一样，绿色顶点为新的顶点集，所以message会被发送。顶点1->2 .... 顶点4->顶点3.

总结如下：

EdgeDirection.In：dstId在newVerts
EdgeDirection.Out：srcId在newVerts
EdgeDirection.Either：srcId或dstId在newVerts
EdgeDirection.Both：这个你懂得……

本文完....