Spark GraphX图计算框架原理概述

言之易而为之难，学习大数据之图计算，就是从“浊”中找出“静”的规律，达到“清”的境界；从“安”中找出“生”的状态。

转发请标明原文地址：原文地址

概述

GraphX是Spark中用于图和图计算的组件，GraphX通过扩展Spark RDD引入了一个新的图抽象数据结构，一个将有效信息放入顶点和边的有向多重图。如同Spark的每一个模块一样，它们都有一个基于RDD的便于自己计算的抽象数据结构（如SQL的DataFrame，Streaming的DStream）。为了方便与图计算，GraphX公开了一系列基本运算（InDegress,OutDegress,subgraph等等 ），也有许多用于图计算算法工具包（PageRank,TriangleCount,ConnectedComponents等等算法）。相对于其他分布式图计算框架，Graphx最大的贡献，也是大多数开发喜欢它的原因是，在Spark之上提供了一站式解决方案，可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业；即在实际开发中，可以使用核心模块来完成海量数据的清洗与与分析阶段，SQL模块来打通与数据仓库的通道，Streaming打造实时流处理通道，基于GraphX图计算算法来对网页中复杂的业务关系进行计算，最后使用MLLib以及SparkR来完成数据挖掘算法处理。

图计算

图计算广泛的应用与社交网站中，众所周知，社交网络中复杂的交际关系，比如FaceBook,Twitter等。都需要使用图计算来计算彼此的联系，当一个图的规模非常大的时候，就需要使用分布式图计算框架，Spark GraphX天然的基于Spark分布式框架，因此，更加利于处理大规模的图计算。

如上图所示，我们可以利用拿到的Wikipedia文本文件，生成TextTable表格，然后提取Hyperlinks超链接，使用PageRank算法来计算网页之间的相关性和重要性，然后提取Top20Pages，这种计算方式也广泛的应用与搜索引擎中，当你在浏览器中搜索某一个关键字，它会使用分词算法提取关键字，使用文本相似度算法获取所有与此关联的网页信息，然后使用图计算算法计算网页超链接之间的联系，推荐给你相关性最强的前20个网页链接。

对于图计算更多的应用，在后面的文章中会具体讲述。

GraphX介绍

1.发展历程

GraphX的特点是离线计算，批量处理，基于同步的BSP模型（Bulk Synchronous Parallel Computing Model，整体同步并行计算模型），这样的优势在于可以提升数据处理的吞吐量和规模，但在速度会稍逊一筹。目前大规模图处理框架还有基于MPI模型的异步图计算模型GraphLab和同样基于BSP模型的Graph等。

与GraphX可以组合使用的分布式图数据库Neo4J。Neo4J是一个 高性能的、非关系、具有完全事务特性的、鲁棒的图数据库。另一个数据库是Titan,Titan是一个分布式的图形数据库，特别为存储和处理大数据图形而优化，它们都可以作为GraphX的持久层，存储大规模图数据。

2.GraphX架构

上面提到，Spark的每一个模块，都有自己的抽象数据结构，GraphX的核心抽象是弹性分布式属性图（resilient distribute property graph）,一种点和边都带有属性的有向多重图。它同时拥有Table和Graph两种视图，而只需一种物理存储，这两种操作符都有自己独有的操作符，从而获得灵活的操作和较高的执行效率。

GraphX的整体架构可以分为三个部分：

• 存储层和原语层：Graph类是图计算的核心类，内部含有VertexRDD、EdgeRDD和RDD[EdgeTriplet]引用。GraphImpl是Graph类的子类，实现了图操作。
• 接口层：在底层RDD的基础之上实现Pragel模型，BSP模式的计算接口。
• 算法层：基于Pregel接口实现了常用的图算法。包含：PageRank、SVDPlusPlus、TriangleCount、ConnectedComponents、StronglyConnectedConponents等算法。

3.存储结构

在工业级的应用中，图的规模很大，为了提高处理的速度和数据量，我们希望使用分布式的方式来存储，处理图数据。图的分布式存储大致有两种方式，边分割（Edge Cut），点分割（Vertex Cut），在早期的图计算框架中，使用的是边分割的存储方式，后期考虑到真实世界中大规模图大多是边多于点的图，所以采用点分割方式来存储。点分割能减少网络传输和存储开销，底层实现是将边放到各个节点存储，而进行数据交换的时候将点在各个机器之间广播进行传输。对于边的存储和分区算法主要基于PartitionStrategy中封装的分区方法，用户可以根据具体的需求 进行分区方式的选择，可以在程序中指定边的分区方式。如：

val graph=Graph(vertices,partitionBy(edges,PartitionStrategy.EdgePartition2D))

当边在集群中分布式存储的时候，在有些场景中，我们需要使用顶点的属性，因此，需要点的属性连接到边，那么如何将顶点在集群中传播移动呢？GraphX内部维持了一个路由表（routing table），这样当广播点的边的所在区时就可以通过路由表映射，将需要的带你属性传输到边分区。

使用点分割，好处在于边上没有冗余的数据，而且对于某个点与它的邻居的交互操作，只要满足交换律和结合律即可。不过点分割这样做的代价是有的顶点的属性可能要冗余存储多份，更新点数据时要有数据同步开销。

如下图是官方的介绍图：

4.GraphX编程

GraphX内部提供了三种RDD来对一个有向多重图的属性进行描述。VertexRDD和EdgeRDD都继承于RDD，因此，属性图具有不可变。分布式。容错的特点。属性图的每一个顶点由具有64位长度的唯一标识符（VertexID）作为主键，GraphX对顶点的顺序添加任何约束，每一条边都有相应的源顶点（srcVertex），目标顶点（dstVertex）。对于属性图的改变时通过生成新的图完成的，原图的主要部分（属性和索引）会被重用，通过启发式执行顶点分区，在不同的执行器中进行顶点的划分。与RDD一样，当发生故障的时候 ，图中的每个分区都可以重建。

VertexRDD[A]表示具有A属性的顶点集合。在内部将顶点的属性集合使用一个可重复使用的暗哈希表来存储，因此当两个VertexRDD继承自同一个VertexRDD的时候，它们可以在常数时间内进行合并操作，而不需要重新去计算哈希值。VertexRDD源码如下：

abstract class VertexRDD[VD](sc : org.apache.spark.SparkContext, deps : scala.Seq[org.apache.spark.Dependency[_]]) extends org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD]] {
  protected implicit def vdTag : scala.reflect.ClassTag[VD]
  private[graphx] def partitionsRDD : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.graphx.impl.ShippableVertexPartition[VD]]
  protected override def getPartitions : scala.Array[org.apache.spark.Partition] = { /* compiled code */ }
  override def compute(part : org.apache.spark.Partition, context : org.apache.spark.TaskContext) : scala.Iterator[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD]] = { /* compiled code */ }
  def reindex() : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD]
  private[graphx] def mapVertexPartitions[VD2](f : scala.Function1[org.apache.spark.graphx.impl.ShippableVertexPartition[VD], org.apache.spark.graphx.impl.ShippableVertexPartition[VD2]])(implicit evidence$1 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  override def filter(pred : scala.Function1[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD], scala.Boolean]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD] = { /* compiled code */ }
  def mapValues[VD2](f : scala.Function1[VD, VD2])(implicit evidence$2 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  def mapValues[VD2](f : scala.Function2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD, VD2])(implicit evidence$3 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  def diff(other : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD]
  def leftZipJoin[VD2, VD3](other : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2])(f : scala.Function3[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD, scala.Option[VD2], VD3])(implicit evidence$4 : scala.reflect.ClassTag[VD2], evidence$5 : scala.reflect.ClassTag[VD3]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD3]
  def leftJoin[VD2, VD3](other : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD2]])(f : scala.Function3[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD, scala.Option[VD2], VD3])(implicit evidence$6 : scala.reflect.ClassTag[VD2], evidence$7 : scala.reflect.ClassTag[VD3]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD3]
  def innerZipJoin[U, VD2](other : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[U])(f : scala.Function3[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD, U, VD2])(implicit evidence$8 : scala.reflect.ClassTag[U], evidence$9 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  def innerJoin[U, VD2](other : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, U]])(f : scala.Function3[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD, U, VD2])(implicit evidence$10 : scala.reflect.ClassTag[U], evidence$11 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  def aggregateUsingIndex[VD2](messages : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD2]], reduceFunc : scala.Function2[VD2, VD2, VD2])(implicit evidence$12 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  def reverseRoutingTables() : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD]
  def withEdges(edges : org.apache.spark.graphx.EdgeRDD[_]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD]
  private[graphx] def withPartitionsRDD[VD2](partitionsRDD : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.graphx.impl.ShippableVertexPartition[VD2]])(implicit evidence$13 : scala.reflect.ClassTag[VD2]) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD2]
  private[graphx] def withTargetStorageLevel(targetStorageLevel : org.apache.spark.storage.StorageLevel) : org.apache.spark.graphx.VertexRDD[VD]
  private[graphx] def shipVertexAttributes(shipSrc : scala.Boolean, shipDst : scala.Boolean) : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.PartitionID, org.apache.spark.graphx.impl.VertexAttributeBlock[VD]]]
  private[graphx] def shipVertexIds() : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.PartitionID, scala.Array[org.apache.spark.graphx.VertexId]]]
}

在它的内部提供了很多常用的操作。例如上面的mapValues操作不允许map函数改变VertexID，从而可以复用HashMap中的数据结构。

EdgeRDD[ED,VD]继承自RDD[Edge[ED]]，以各种分区策略（PartitionStrategy）将边划分为不同的块。在每个分区中，边属性和邻接结构分别存储，这使得更改属性值的时候能够实现最大限度的复用。其源码如下：

abstract class EdgeRDD[ED](sc : org.apache.spark.SparkContext, deps : scala.Seq[org.apache.spark.Dependency[_]]) extends org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.graphx.Edge[ED]] {
  private[graphx] def partitionsRDD : org.apache.spark.rdd.RDD[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.PartitionID, org.apache.spark.graphx.impl.EdgePartition[ED, VD]]] forSome {type VD}
  protected override def getPartitions : scala.Array[org.apache.spark.Partition] = { /* compiled code */ }
  override def compute(part : org.apache.spark.Partition, context : org.apache.spark.TaskContext) : scala.Iterator[org.apache.spark.graphx.Edge[ED]] = { /* compiled code */ }
  //改变属性，保留邻接结构
  def mapValues[ED2](f : scala.Function1[org.apache.spark.graphx.Edge[ED], ED2])(implicit evidence$1 : scala.reflect.ClassTag[ED2]) : org.apache.spark.graphx.EdgeRDD[ED2]
  //改变边的方向
  def reverse : org.apache.spark.graphx.EdgeRDD[ED]
  def innerJoin[ED2, ED3](other : org.apache.spark.graphx.EdgeRDD[ED2])(f : scala.Function4[org.apache.spark.graphx.VertexId, org.apache.spark.graphx.VertexId, ED, ED2, ED3])(implicit evidence$2 : scala.reflect.ClassTag[ED2], evidence$3 : scala.reflect.ClassTag[ED3]) : org.apache.spark.graphx.EdgeRDD[ED3]
  private[graphx] def withTargetStorageLevel(targetStorageLevel : org.apache.spark.storage.StorageLevel) : org.apache.spark.graphx.EdgeRDD[ED]
}

除了上面两种RDD之外，还有一种RDD结构为Triplet，它相当于在EdgeRDD的结构上加上了点的属性，对于Triplet，官方给出了详细的介绍，如下图所示：

Triplet的源码如下：

class EdgeTriplet[VD, ED]() extends org.apache.spark.graphx.Edge[ED] {
  var srcAttr : VD = { /* compiled code */ }
  var dstAttr : VD = { /* compiled code */ }
  protected[spark] def set(other : org.apache.spark.graphx.Edge[ED]) : org.apache.spark.graphx.EdgeTriplet[VD, ED] = { /* compiled code */ }
  def otherVertexAttr(vid : org.apache.spark.graphx.VertexId) : VD = { /* compiled code */ }
  def vertexAttr(vid : org.apache.spark.graphx.VertexId) : VD = { /* compiled code */ }
  override def toString() : java.lang.String = { /* compiled code */ }
  def toTuple : scala.Tuple3[scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD], scala.Tuple2[org.apache.spark.graphx.VertexId, VD], ED] = { /* compiled code */ }
}

同VertexRDD和EdgeRDD类似的，它也提供了多种常用的操作，对于这些详细的使用方式，在后期的文章中会详解介绍到，欢迎关注。

参考文献：
《Spark核心技术与高级应用》
《Spark大数据 分析实战》
Spark GraphX官方文档

如果你想和我们一起探讨技术，共同进步，欢迎加群：