import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.rdd.RDD
// Import random graph generation library
//import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators
import org.apache.spark.graphx.lib.ShortestPaths
object Pregel {
def main(args:Array[String]) {
//屏蔽日志
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
//设置运行环境
val conf = newSparkConf().setAppName("SimpleGraphX")
val sc = newSparkContext(conf)
// val edgeFile:RDD[String] =sc.textFile("xrli/PregelEdge.txt")
// val vertexFile:RDD[String] =sc.textFile("xrli/PregelVertex.txt")
//
// //edge
// val edge = edgeFile.map { e =>
// val fields = e.split(" ")
// Edge(fields(0).toLong,fields(1).toLong,fields(2))
// }
// //vertex
// val vertex = vertexFile.map{e=>
// val fields = e.split(" ")
// (fields(0).toLong,fields(1))
//
// }
//
// val graph = Graph(vertex,edge,"").persist()
// println(graph.edges.collect.mkString("\n"))
//设置顶点和边，注意顶点和边都是用元组定义的Array
//顶点的数据类型是VD:(String,Int)
val vertexArray =Array(
(1L,("Alice", 28)), //在这里后面的属性("Alice", 28)没有用上。
(2L,("Bob", 27)),
(3L,("Charlie", 65)),
(4L,("David", 42)),
(5L,("Ed", 55)),
(6L,("Fran", 50))
)
//边的数据类型ED:Int
val edgeArray =Array(
Edge(2L, 1L, 7),
Edge(2L, 4L, 2),
Edge(3L, 2L, 4),
Edge(3L, 6L, 3),
Edge(4L, 1L, 1),
Edge(5L, 2L, 2),
Edge(5L, 3L, 8),
Edge(5L, 6L, 3)
)
//构造vertexRDD和edgeRDD
val vertexRDD:RDD[(Long, (String, Int))] = sc.parallelize(vertexArray)
val edgeRDD:RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(edgeArray)
//构造图Graph[VD,ED]
val graph:Graph[(String, Int), Int] = Graph(vertexRDD, edgeRDD)
val sourceId: VertexId =5L // 定义源点
//初始化一个新的图，该图的节点属性为graph中各节点到原点的距离
val initialGraph =graph.mapVertices((id, _) => if (id == sourceId) 0.0 elseDouble.PositiveInfinity)
println(initialGraph.vertices.collect.mkString("\n"))
println(initialGraph.edges.collect.mkString("\n"))
val sssp =initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)(
// VertexProgram，节点处理消息的函数，dist为原节点属性（Double），newDist为消息类（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 => { // 计算权重
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) // 最短距离
)
println(sssp.vertices.collect.mkString("\n"))
sc.stop()
}
}
该程序是求所有节点到5号点的最短距离长度。
建立好initialGraph后
println(initialGraph.vertices.collect.mkString("\n")) 打印结果如下
(1,Infinity)
(2,Infinity)
(3,Infinity)
(4,Infinity)
(5,0.0)
(6,Infinity)
println(initialGraph.edges.collect.mkString("\n")) 打印结果如下
Edge(2,1,7)
Edge(2,4,2)
Edge(3,2,4)
Edge(3,6,3)
Edge(4,1,1)
Edge(5,2,2)
Edge(5,3,8)
Edge(5,6,3)
结果输出：
(1, 5.0)
(2, 2.0)
(3, 8.0)
(4, 4.0)
(5, 0.0)
(6, 3.0)
Pregel的计算模型
某个图节点v从之前的超级步中接收到的消息队列中查找目前看到的最短路径，如果这个值比节点v当前获得的最短路径小，说明找到更短的路径，则更新节点数值为新的最短路径，之后将新值通过邻接节点传播出去，否则将当前节点转换为不活跃状态。
Pregel操作是一个约束到图拓扑的批量同步（bulk-synchronous）并行消息抽象。Pregel操作者执行一系列的超级步骤（supersteps），在这些步骤中，顶点从之前的超级步骤中接收进入(inbound)消息的总和，为顶点属性计算一个新的值，然后在以后的超级步骤中发送消息到邻居顶点。不像Pregel而更像GraphLab，消息作为一个边三元组的函数被并行计算，消息计算既访问了源顶点特征也访问了目的顶点特征。在超级步中，没有收到消息的顶点被跳过。当没有消息遗留时，Pregel操作停止迭代并返回最终的图。
注意，与更标准的Pregel实现不同的是，GraphX中的顶点仅仅能发送信息给邻居顶点，并利用用户自定义的消息函数构造消息。这些限制允许在GraphX进行额外的优化。
主要分为三个函数：
1、vertexProgram函数
2、sendMessage函数
3、messageCombiner函数
def pregel[A](initialMsg: A, maxIterations: Int, activeDirection:EdgeDirection)(
vprog: (VertexId, Double, A) => Double,
sendMsg: EdgeTriplet[Double, Int] => Iterator[(VertexId,A)],
mergeMsg: (A, A) => A)
: Graph[Double, Int]
pregel有两个参数列表。第一个参数列表包含配置参数初始消息、最大迭代数、发送消息的边的方向（默认是沿边方向出）。第二个参数列表包含用户自定义的函数用来接收消息（vprog）、计算消息（sendMsg）、合并消息（mergeMsg）。
这里的泛型A在本程序中是Double类型
首先initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)
这里传递了一个参数：initialMsg:在第一次迭代的时候顶点收到的消息，为无穷大Double.PositiveInfinity。这里也可以写成initialGraph.pregel[Double](Double.PositiveInfinity)
然后vprog：用户定义的顶点程序运行在每一个顶点中，负责接收进来的信息，和计算新的顶点值。在第一次迭代的时候，所有的顶点程序将会被默认的initialMsg调用，在次轮迭代中，顶点程序只有接收到message才会被调用。
(id, dist,newDist) => math.min(dist, newDist),
显而易见的是：两个消息来的时候，取它们当中路径的最小值。
initialGraph(vertexRDD,edgeRDD,属性)
这个属性是每个顶点到原点5的距离。
SendMessage函数的原理是：
triplet => { // 计算权重
if(triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr) {
Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr +triplet.attr))
} else{
Iterator.empty
}
},
我们再回顾一下triplet的形式
这里vertices形式如下(2,Infinity)，(1,Infinity)
Edges形式如下： Edge(2L, 1L, 7),
假设我们当前处理的triplet的 A对应点2，B对应点1
所以triplet.srcAttr 就是点2到原点5的距离，
triplet.attr 就是这里的7（A、B间的长度权重）
triplet.dstAttr就是点1到原点5的距离。
如果triplet.srcAttr + triplet.attr <triplet.dstAttr)
即如果和更小，则通过Iterator发送该信息到目标顶点的函数。
Iterator((triplet.dstId,triplet.srcAttr + triplet.attr))
该信息的结构为（目标节点id，消息（即最短距离））,否则不发送。
注意到Pregel图算法整体思路是通过迭代计算每个顶点的属性直到到达定点条件。
第一次迭代，初始消息发的是无穷大，这个反正最后都会被math.min(a,b)给弄掉的。
下一次迭代的时候，对于下面几条边对应的triple暂时都不会有新的消息出来，还都是无穷大
Edge(2,1,7)
Edge(2,4,2)
Edge(3,2,4)
Edge(3,6,3)
Edge(4,1,1)
而对于下面这几条边对应的triple则会有消息更新
Edge(5,2,2)
Edge(5,3,8)
Edge(5,6,3)
比如
Edge(5,2,2)
可以看出triplet.srcAttr + triplet.attr< triplet.dstAttr) 这里是 0+2
Iterator((triplet.dstId,triplet.srcAttr + triplet.attr)) 为（2,2）
这样，再到下一轮的迭代中，节点处理函数vprog: (id,dist, newDist) => math.min(dist, newDist),
dist为原节点属性（Double）点2原来的节点属性是Inf，newDist为消息2。
所以，就会更新新的节点2属性值为2。
。。。。以此类推。
//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)
//对于同一定点所有接受到的消息（这里是最短距离）进行整合，取最小的。因为每一轮迭代中跟某一节点有关的消息可能不止一个，而我们只关心最小的就行了。
