Hadoop+Spark大数据技术实验11 Spark 图

17周期末考试

重点从第五章 scala语言开始

比如：映射（匿名函数）

11.3.1创建属性图

import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD
//创建一个顶点集的RDD
val users: RDD[(VertexId ,(String,String))] = sc.parallelize(
    Array(
        (3L,("rxin","student")),
        (7L,("jgonzal","postdoc")),
        (5L,("franklin","prof")),
        (2L,("istoica","prof")),
        
    ))

//创建一个边集的RDD
val relationships:RDD[Edge[String]] = sc.parallelize(Array(
    Edge(3L,7L,"collab"),
    Edge(5L,3L,"advisor"),
    Edge(2L,5L,"colleague"),
    Edge(5L,7L,"pi"),
))

//定义边中用户缺失时的默认(缺失)用户，
val defaultuser = ("John Doe" , "Missing")

//使用users和relationships两个RDD实例化Graph类建立一个Graph对象
val graph = Graph(users, relationships , defaultuser)

//查看图的顶点信息
graph.vertices.collect.foreach(println)

graph.edges.collect.foreach(println)

11.3.2使用边集合的RDD创建属性图

//读取本地文件创建属性图
val recordRDD: RDD[String] = sc.textFile("edges .txt")

val EdgeRDD = recordRDD.map{
    x =>val fields = x.split(" ");
    Edge(
        fields(0).toLong, 
        fields(1).toLong, 
        fields(2)
    )
}

//使用EdgeRDD实例化Graph类建立一个Graph对象
val graphInfo = Graph.fromEdges(EdgeRDD,"VerDefaultAttr")

//查看属性图的顶点信息
graphInfo.vertices.collect.foreach(println)

//查看属性图的边信息
graphInfo.edges.collect.foreach(println)

11.3.3使用边的两个顶点的ID所组成的二元组RDD创建属性图

val recordRDD: RDD[String] = sc.textFile("edges.txt")

//创建源点ID和目的点ID二元组集合的RDD
val EdgeTupleRDD = recordRDD.map{
    x=> val fields = x.split("");
    (fields(0).toLong,fields(1).toLong)
}

//使用EdgeTupleRDD实例化Graph类建立一个Graph对象
val graph_fromEdgeTuples = Graph.fromEdgeTuples(EdgeTupleRDD,168L)

graph_fromEdgeTuples.vertices.collect.foreach(println)

graph_fromEdgeTuples.edges.collect.foreach(println)

11.4属性图操作

import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD

//创建一个顶点集的RDD，VertexId是Long 类型数据，顶点属性是二元组
val users:RDD[(VertexId,(String, Int))]=sc.parallelize(Array(
    (1L,("非菲",22)),
    (2L,("乔乔",17)),
    (3L,("王强",19)),
    (4L,("王刚",21)),
    (5L,("李倩",20)),
    (6L,("林锋",25))
))

//创建一个边集的RDD
val relationships: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(Array(
    Edge(1L, 3L, 15),
    Edge(2L, 1L, 10),
    Edge(2L, 3L, 21), 
    Edge(2L, 4L, 22), 
    Edge(3L, 6L, 10), 
    Edge(4L, 5L, 17),
    Edge(5L, 6L, 20)
))

//定义边中用户缺失时的默认（缺失）用户
val defaultUser =("某某",18)

//使用users 和relationships 两个RDD实例化Graph 类，建立一个Graph 对象
val userGraph = Graph(users,relationships,defaultUser)

11.4.1图的属性操作

下面通过图的属性获取属性图的边的数量、居性图的顶点的数量、属性图的所有顶点的入度、属性图的所有顶点的出度，以及属性图的所有项点的入度与出度之和。

1.获取属性图的边的数量
使用属性图对象的numEdges 属性返回属性图的边的数量，返回值类型为Long。

//获取属性图的边的数量
scala> userGraph.numEdges
resl: Long = 7

2.获取属性图的顶点的数量

使用属性图对象的mumVertices 属性返回属性图的顶点的数量，返回值类型为Long

scala> userGraph.numVertices

res2:Long = 6//获取顶点的数量

3.获取属性图的所有顶点的人度

使用属性图对象的inDegrees 属性返回属性图的所有顶点的人度，返回值类型为

VertexRDD[Int]。

scala> userGraph.inDegrees.collect.foreach(println)//输出所有顶点的人度

4.获取属性图的所有顶点的出度

使用属性图对象的outDegrees 属性返回属性图的所有顶点的出度，返回值类型为

VertexRDD[Int]。

scala> userGraph.outDegrees.collect.foreach(println)//输出所有顶点的出度

5.获取属性图的所有顶点的入度与出度之和

使用属性图对象的degrees属性返回属性图的所有顶点的入度与出度之和，返回值类型

为VertexRDD[Int]。

scala> userGraph.degrees.collect.foreach(x=>print(x+"，"））//输出所有顶点的入度和出度之和

(4,2)，(1,2)，（6,2)，(3,3)，(5,2)，(2,3)，

11.4.2图的视图操作

1.顶点视图

//输出所有顶点
userGraph.vertices.collect.foreach(println)
(4,(王刚,21)) (1,(非菲,22)) (5,(李倩,20)) (6,(林锋,25)) (2,(乔乔,17)) (3,(王强,19))

//case模式匹配

userGraph.vertices.map{

case(id,(name,age)) =>

(age,name)

}.collect.foreach(println)

(21,王刚)
(22,非菲)
(20,李倩)
(25,林锋)
(17,乔乔)
(19,王强)

//过滤

userGraph.vertices.filter{

case(id,(name,age)) =>

age<20

}.collect.foreach(println)

(2,(乔乔,17))
(3,(王强,19))

Selection deleted

//元组索引查看顶点信息

userGraph.vertices.map{

v => ("姓名：" + v._2._1,

"年龄：" + v._2._2,

"ID：" + v._1)

}.collect.foreach(println)

(姓名：王刚,年龄：21,ID：4)
(姓名：非菲,年龄：22,ID：1)
(姓名：李倩,年龄：20,ID：5)
(姓名：林锋,年龄：25,ID：6)
(姓名：乔乔,年龄：17,ID：2)
(姓名：王强,年龄：19,ID：3)

2.边视图

//查看所有信息
userGraph.edges.collect.foreach(println)

Edge(1,3,15)
Edge(2,1,10)
Edge(2,3,21)
Edge(2,4,22)
Edge(3,6,10)
Edge(4,5,17)
Edge(5,6,20)

//过滤

userGraph.edges.filter{

case Edge(src,dst,attr) =>

src > dst

}.collect.foreach(println)

Edge(2,1,10)

//索引查看

userGraph.edges.map{

v => ("源点ID：" + v.srcId,

"，目的点ID：" + v.dstId,

"，边属性：" + v.attr)

}.collect.foreach(println)

(源点ID：1,，目的点ID：3,，边属性：15)
(源点ID：2,，目的点ID：1,，边属性：10)
(源点ID：2,，目的点ID：3,，边属性：21)
(源点ID：2,，目的点ID：4,，边属性：22)
(源点ID：3,，目的点ID：6,，边属性：10)
(源点ID：4,，目的点ID：5,，边属性：17)
(源点ID：5,，目的点ID：6,，边属性：20)

3.边点三元组视图

//直接查看顶点，边信息

userGraph.triplets.collect.foreach(println)

实训项目：《平凡的世界》中部分人物关系图分析

开发本地项目

创建Idea项目（方法见实验8）

下载第三方库GraphStream和BreezeViz，解压GraphStream中的core和ui压缩文件中所有的文件，包括其中所有的包。

建立stylesheet.css

代码：P251

使用sbt项目完成（可选）

build.sbt的参考内容如下：

name := "P251"

version := "0.1"

scalaVersion := "2.11.12"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.5"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-graphx" % "2.4.5"

// Graph Visualization

// https://mvnrepository.com/artifact/org.graphstream/gs-core

libraryDependencies += "org.graphstream" % "gs-core" % "1.2"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.graphstream/gs-ui

libraryDependencies += "org.graphstream" % "gs-ui" % "1.2"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.scalanlp/breeze_2.10

libraryDependencies += "org.scalanlp" % "breeze_2.11" % "0.12"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.scalanlp/breeze-viz_2.11

libraryDependencies += "org.scalanlp" % "breeze-viz_2.11" % "0.12"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.jfree/jcommon

libraryDependencies += "org.jfree" % "jcommon" % "1.0.24"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.jfree/jfreechart

libraryDependencies += "org.jfree" % "jfreechart" % "1.0.19"