# 图算法 GraphX包括一组图算法来简化分析任务。这些算法包含在`org.apache.spark.graphx.lib`包中，可以被直接访问。 ### PageRank算法 PageRank度量一个图中每个顶点的重要程度，假定从u到v的一条边代表v的重要性标签。例如，一个Twitter用户被许多其它人粉，该用户排名很高。GraphX带有静态和动态PageRank的实现方法，这些方法在[PageRank object](https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.graphx.lib.PageRank$)中。静态的PageRank运行固定次数的迭代，而动态的PageRank一直运行，直到收敛。[GraphOps]()允许直接调用这些算法作为图上的方法。 GraphX包含一个我们可以运行PageRank的社交网络数据集的例子。用户集在`graphx/data/users.txt`中，用户之间的关系在`graphx/data/followers.txt`中。我们通过下面的方法计算每个用户的PageRank。 ~~~ // Load the edges as a graph val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/followers.txt") // Run PageRank val ranks = graph.pageRank(0.0001).vertices // Join the ranks with the usernames val users = sc.textFile("graphx/data/users.txt").map { line => val fields = line.split(",") (fields(0).toLong, fields(1)) } val ranksByUsername = users.join(ranks).map { case (id, (username, rank)) => (username, rank) } // Print the result println(ranksByUsername.collect().mkString("\n")) ~~~ ### 连通体算法 连通体算法用id标注图中每个连通体，将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。例如，在社交网络中，连通体可以近似为集群。GraphX在[ConnectedComponents object](https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.graphx.lib.ConnectedComponents$)中包含了一个算法的实现，我们通过下面的方法计算社交网络数据集中的连通体。 ~~~ / Load the graph as in the PageRank example val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/followers.txt") // Find the connected components val cc = graph.connectedComponents().vertices // Join the connected components with the usernames val users = sc.textFile("graphx/data/users.txt").map { line => val fields = line.split(",") (fields(0).toLong, fields(1)) } val ccByUsername = users.join(cc).map { case (id, (username, cc)) => (username, cc) } // Print the result println(ccByUsername.collect().mkString("\n")) ~~~ ### 三角形计数算法 一个顶点有两个相邻的顶点以及相邻顶点之间的边时，这个顶点是一个三角形的一部分。GraphX在[TriangleCount object](https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.graphx.lib.TriangleCount$)中实现了一个三角形计数算法，它计算通过每个顶点的三角形的数量。需要注意的是，在计算社交网络数据集的三角形计数时，`TriangleCount`需要边的方向是规范的方向(srcId < dstId),并且图通过`Graph.partitionBy`分片过。 ~~~ // Load the edges in canonical order and partition the graph for triangle count val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "graphx/data/followers.txt", true).partitionBy(PartitionStrategy.RandomVertexCut) // Find the triangle count for each vertex val triCounts = graph.triangleCount().vertices // Join the triangle counts with the usernames val users = sc.textFile("graphx/data/users.txt").map { line => val fields = line.split(",") (fields(0).toLong, fields(1)) } val triCountByUsername = users.join(triCounts).map { case (id, (username, tc)) => (username, tc) } // Print the result println(triCountByUsername.collect().mkString("\n")) ~~~