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文章目录

• Pregel框架：

• 一：Spark GraphX Pregel：

• 二：Pregel计算过程：

• Pregel函数源码及各个参数解析：

• 三：案例：单源最短路径

• 第一步：调用pregel方法：

• 第二步：第一次迭代：

• 第三步：第二次迭代：

• 第四步：不断迭代，直至所有顶点处于钝化态

• 案例代码如下：

Pregel框架：

一：Spark GraphX Pregel：

• Pregel是google提出的用于大规模分布式图计算框架

• 图遍历(bfs)

• 单源最短路径（sssp）

• pageRank计算

• Pregel的计算有一系列迭代组成

• Pregel迭代过程

• 每个顶点从上一个superstep接收入站消息

• 计算顶点新的属性

• 在下一个superstep中向相邻的顶点发送消息

• 当没有剩余消息时，迭代结束

二：Pregel计算过程：

Pregel函数源码及各个参数解析：

def pregel[A: ClassTag](    // 图节点的初始信息
      initialMsg: A,    // 最大迭代次数
      maxIterations: Int = Int.MaxValue,    // 
      activeDirection: EdgeDirection = EdgeDirection.Either)(
      vprog: (VertexId, VD, A) => VD,
      sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId, A)],
      mergeMsg: (A, A) => A)
    : Graph[VD, ED] = {
    Pregel(graph, initialMsg, maxIterations, activeDirection)(vprog, sendMsg, mergeMsg)
  }

三：案例：单源最短路径

首先要清楚关于 顶点 的两点知识：

1. 顶点 的状态有两种：

   
   (1)、钝化态【类似于休眠，不做任何事】

   
   (2)、激活态【干活】

2. 顶点 能够处于激活态需要有条件：

   
   (1)、成功收到消息 或者

   
   (2)、成功发送了任何一条消息

第一步：调用pregel方法：

从5出发，除自身顶点外所有顶点都将接收一条初始消息initialMsg，使所有顶点处于激活态，并将属性改成无穷大。自身顶点为0。

第二步：第一次迭代：

所有顶点以EdgeDirection.Out的边方向调用sendMsg方法发送消息给目标顶点，如果 源顶点的属性+边的属性<目标顶点的属性，则发送消息。否则不发送。

之后只有两条边的信息发送成功了

5—>3(0+8 6(0+3<Double.Infinity , 成功)

此时只有5，3，6处于激活态了，3，6调用vprog方法，将属性合并。

第三步：第二次迭代：

处于激活态的3，6调用sendMsg方法发送消息。

最后只有3—>2(8+4<Double.Infinity,成功)

此时只有3，2处于激活态，2调用vprog方法将属性合并。

第四步：不断迭代，直至所有顶点处于钝化态

每个顶点的属性，就是顶点5到达各个顶点的最短距离。

案例代码如下：

package com.wyw
  import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
  import org.apache.spark.graphx._
  import org.apache.spark.rdd.RDD
object Pregel {    //1、创建SparkContext
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("GraphxHelloWorld").setMaster("local[*]")
    val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)    //2、创建顶点
    val vertexArray = Array(
      (1L, ("Alice", 28)),
      (2L, ("Bob", 27)),
      (3L, ("Charlie", 65)),
      (4L, ("David", 42)),
      (5L, ("Ed", 55)),
      (6L, ("Fran", 50))
    )
    val vertexRDD: RDD[(VertexId, (String,Int))] = sparkContext.makeRDD(vertexArray)    //3、创建边，边的属性代表 相邻两个顶点之间的距离
    val edgeArray = Array(
      Edge(2L, 1L, 7),
      Edge(2L, 4L, 2),
      Edge(3L, 2L, 4),
      Edge(3L, 6L, 3),
      Edge(4L, 1L, 1),
      Edge(2L, 5L, 2),
      Edge(5L, 3L, 8),
      Edge(5L, 6L, 3)
    )
    val edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = sparkContext.makeRDD(edgeArray)    //4、创建图（使用aply方式创建）
    val graph1 = Graph(vertexRDD, edgeRDD)    /* ************************** 使用pregle算法计算 ，顶点5 到 各个顶点的最短距离 ************************** */

    //被计算的图中 起始顶点id,初始化把点属性全部换成正无穷
    val srcVertexId = 5L
    val initialGraph = graph1.mapVertices{      case (vid,(name,age)) =>        if (vid==srcVertexId)          0.0
        else
          Double.PositiveInfinity
    }    //5、调用pregel柯里化函数
    val pregelGraph: Graph[Double, PartitionID] = initialGraph.pregel(
      Double.PositiveInfinity,
      Int.MaxValue,
      EdgeDirection.Out
    )(      // 传三个匿名函数参数
      // 我收到消息后与本节点判断
      (vid: VertexId, vd: Double, distMsg: Double) => {        // 比较两者值
        val minDist = math.min(vd, distMsg)
        println(s"顶点$vid，属性$vd，收到消息$distMsg，合并后的属性$minDist")        // 把小数据发送出去
        minDist
      },      // 是不是要向下个点发数据
      (edgeTriplet: EdgeTriplet[Double,PartitionID]) => {        // 检查起点+权重的值 和终点的值判断，小于才发送
        if (edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr < edgeTriplet.dstAttr) {
          println(s"顶点${edgeTriplet.srcId} 给 顶点${edgeTriplet.dstId} 发送消息 ${edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr}")

          Iterator[(VertexId, Double)]((edgeTriplet.dstId, edgeTriplet.srcAttr + edgeTriplet.attr))
        } else {
          Iterator.empty
        }
      },      // 多个消息进行判断，取最小的消息发送，每次都处理2个
      (msg1: Double, msg2: Double) => math.min(msg1, msg2)
    )    //6、输出结果
    // pregelGraph.triplets.collect().foreach(println)
    // println(pregelGraph.vertices.collect.mkString("\n"))

    //7、关闭SparkContext
    sparkContext.stop()

}