Spark Graphx分析豆瓣用户及小组

接到一个有趣的作业，就是分析豆瓣用户关注的小组，通过小组标签给这个用户画像。
任务主要有这几部分：
1.通过爬取的数据，利用Spark Graphx对这些数据构图
2.将这个图进行可视化
3.对用户进行画像分析，找出他的兴趣标签

环境搭建

首先需要搭建Spark，如果需要yarn进行可视化管理的话还需要安装Hadoop，这里我安装的是Hadoop2.7.4+Spark2.2.0

CentOS7安装Hadoop2.7.4

1.安装JDK1.8
将原有的OpenJDK卸载，并下载rpm包进行安装，将JAVA_HOME、PATH等环境变量配置好，检验JAVA是否安装成功。
2.安装Hadoop2.7.4
配置免密登录

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

新建文件夹/usr/hadoop，并在该目录下再新建四个文件夹

/usr/hadoop/hdfs/data
/usr/hadoop/hdfs/name
/usr/hadoop/hdfs/namesecondary
/usr/hadoop/tmp

下载Hadoop2.7.4，并将其放置在/usr/hadoop/目录下，解压
设置环境变量，并使环境变量生效，source /etc/profile

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144/
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144/jre/
SCALA_HOME=/usr/lib/scala
HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-2.7.4
SPARK_HOME=/usr/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
export JAVA_HOME
export JRE_HOME
export PATH
export CLASSPATH
export SCALA_HOME
export HADOOP_HOME
export SPARK_HOME

进入$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录，配置 hadoop-env.sh等。涉及的配置文件如下:

hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/yarn-env.sh 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/core-site.xml 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/mapred-site.xml 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/yarn-site.xml

(注意：有的文件只有template，需要改名，例如mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml)

配置hadoop-env.sh

# The java implementation to use.
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144

配置yarn-env.sh

#export JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144

配置core-site.xml
添加如下配置：

description最好不要用中文

    
        fs.default.name
        hdfs://localhost:9000
        HDFS的URI，文件系统://namenode标识:端口号
    
    
        hadoop.tmp.dir
        /usr/hadoop/hdfs/tmp
        namenode上本地的hadoop临时文件夹  
    

配置hdfs-site.xml
添加如下配置

    
    
        dfs.name.dir
        /usr/hadoop/hdfs/name
        namenode上存储hdfs名字空间元数据          
    
    
        dfs.data.dir
        /usr/hadoop/hdfs/data
        datanode上数据块的物理存储位置
    
    
        dfs.replication
        1
        副本个数，配置默认是3,应小于datanode机器数量
    

配置mapred-site.xml

添加如下配置：

    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    

配置yarn-site.xml
添加如下配置：

    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
    
    
        yarn.resourcemanager.webapp.address
        ${yarn.resourcemanager.hostname}:8999
    

(注意：这里将yarn的管理端口改为8999，访问管理页面时也需要用该端口访问)

Hadoop启动

1）格式化namenode
$ bin/hdfs namenode –format
当多次格式化时，遇到个选择，选择no，如果选择yes，将会导致namenode和datanode中/usr/hadoop/hdfs/data/current/VERSION、/usr/hadoop/hdfs/name/current/VERSION中CclusterID 不一致，从而发生sbin/start-all.sh启动时，有的DataNode进程启动不起来(jps查看)，遇到这样情况，将name/current下的VERSION中的clusterID复制到data/current下的VERSION中，覆盖掉原来的clusterID，让两个保持一致，然后重启，启动后执行jps，查看进程，参考（https://my.oschina.net/u/189445/blog/509385）
2）启动NameNode 和 DataNode 守护进程
$ sbin/start-dfs.sh
3）启动ResourceManager 和 NodeManager 守护进程
$ sbin/start-yarn.sh

或者直接$sbin/start-all.sh 将上述所有进程启动。

启动验证

1）执行jps命令，有如下进程，说明Hadoop正常启动

# jps
54679 NameNode
54774 DataNode
15741 Jps
55214 NodeManager
55118 ResourceManager
54965 SecondaryNameNode

在浏览器中输入：http://HadoopMaster的IP:8999/ 即可看到YARN的ResourceManager的界面。注意：默认端口是8088，这里我设置了yarn.resourcemanager.webapp.address为：${yarn.resourcemanager.hostname}:8999。
或输入http://HadoopMaster的IP:50070/查看NameNode状态

Spark安装

下载spark-2.2.0-bin-hadoop2.7，并进行解压，配置SPARK_HOME环境变量，运行spark-shell，查看spark是否能够正常启动。
至此，生产环境搭建完毕！

开发环境

折腾了两天，写代码运行调试，最麻烦的环节还属运行调试。调试都是通过maven将程序打成jar包，然后上传到装有Hadoop、Spark的服务器(用一个虚拟机来模拟)上在沙盒里进行运行，执行效率之慢可想而知。有没有什么更为便捷的办法，写完代码，右键直接执行呢，答案是有的。

Win7 64位+IDEA开发Spark应用

下载编译好的Hadoop bin目录文件夹(其中包含winutils.exe、hadoop.dll等文件)
设置环境变量HADOOP_HOME，在Path变量中增加一条，%HADOOP_HOME%/bin

下载Hadoop对应版本编译好的Spark文件
设置环境变量SPARK_HOME，在Path变量中增加一条，%SPARK_HOME%/bin
cmd弹出窗口中测试安装是否成功

image.png

image.png

(这个版本可能会报Hive错误，可以忽略)

IDEA配置

在运行某个Scala应用时，需要增加一条配置参数，

-Dspark.master=local[2]

image.png

如若开发时依然提示找不到Hadoop目录，可以在代码中增加一条属性配置

System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.4\\")

正题

首先，看一下数据结构，有两个数据集，一个是用户数据机另一个是小组数据集，这些数据集都是从Mongodb中导出而来。

用户(persons.json)
{"_id":{"$oid":"59f3de6b0b6e9a0b9ca7bf4e"},"name":"person1","no":"168812667","group1":"HZhome","group2":"145219","group3":"276209","group4":"hzhouse","group5":"467221"}
...
小组(groups.json)
{"_id":{"$oid":"59f3de5f0b6e9a0b9ca7bf49"},"name":"杭州租房","no":"HZhome","tag1":"杭州","tag2":"租房","tag3":"合租","tag4":"求租","tag5":"杭州租房"}
...

由实例数据可以看出，persons.json每行记录存有用户信息，同时还包括该用户加入的组号(groupx)。而groups.json中记录小组的信息。这两个数据集通过groupsno进行关联(注意：groupno并非是数字字符串)
其次，对数据进行处理
因为每行都是一条json格式的记录，可以利用fastjson对记录进行解析，因此pom.xml文件如下

    4.0.0

    com.dhl
    DoubanGraphx
    1.0-SNAPSHOT

    
        1.8
        1.8
        UTF-8
        2.11
        2.11.8
        2.2.0
    

    
        
            org.scala-lang
            scala-library
            ${scala.version}
        
        
            org.apache.spark
            spark-core_${scala.tools.version}
            ${spark.version}
            provided
        
        
            org.apache.spark
            spark-sql_${scala.tools.version}
            ${spark.version}
        

        
            org.apache.spark
            spark-graphx_${scala.tools.version}
            ${spark.version}
        
        
            com.alibaba
            fastjson
            1.2.32
        
    
    
        
            
                org.scala-tools
                maven-scala-plugin
                2.15.2
                
                    
                        
                            compile
                        
                    
                
            
        
    

对persons.json进行解析，构建用户和小组之间的关系，同时graphx需要Long类型字段作为其VertexID，这里我们通过利用导出数据的oid字段进行运算获得(作为Mongodb表中的rowid，该字段应该具备唯一性)

    case class Person(poidhex: VertexId, oid: String, name: String, no: String, groupno: String, vertextype: String)
    def parsePerson(str: String): List[Person] = {
      var result = List[Person]()
      val json = JSON.parseObject(str)
      val oidjson = json.getJSONObject("_id")
      val oid = oidjson.getString("$oid")
      val oidhex = new BigInteger(oid, 16).longValue()
      val name = json.getString("name")
      val no = json.getString("no")
      val groups = new ListBuffer[String]
      val jsonset = json.keySet().iterator()
      while (jsonset.hasNext() == true) {
        val strkey = jsonset.next()
        if (strkey.length() > 4 && strkey.substring(0, 5).compareTo("group") == 0) {
          result .::=(Person(oidhex, oid, name, no, json.getString(strkey),"p"))
        }
      }
      result
    }

同样，对groups.json进行处理

    case class Group(goidhex: VertexId, oid: String, name: String, groupno: String, tags: List[String], vertextype: String)
    def parseGroup(str: String): Group = {
      val json = JSON.parseObject(str)
      val oidjson = json.getJSONObject("_id")
      val oid = oidjson.getString("$oid")
      val oidhex = new BigInteger(oid, 16).longValue()
      val name = json.getString("name")
      val groupno = json.getString("no")
      var tags = List[String]()
      val jsonset = json.keySet().iterator()
      while (jsonset.hasNext() == true) {
        val strkey = jsonset.next()
        if (strkey.length() > 3 && strkey.substring(0, 3).compareTo("tag") == 0) {
          tags .::=(json.getString(strkey))
        }
      }
      Group(oidhex, oid, name, groupno, tags, "g")
    }

审查数据时候发现groups.json中存在no相同的记录，为此需要进行去重

    System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.4\\")
    val conf = new SparkConf().setAppName("Douban User Relationship")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    import sqlContext.implicits._

    val personsData = sc.textFile("C:\\Users\\daihl\\Desktop\\persons2.json")
    val groupsData = sc.textFile("C:\\Users\\daihl\\Desktop\\groups2.json")

    val personsRDD: RDD[Person] = personsData.flatMap(parsePerson).cache()
    val groupsRDD: RDD[Group] = groupsData.map(parseGroup).cache()
    //将RDD转为DataFrame
    val personsdf = sqlContext.createDataFrame(personsRDD)
    val groupsdf = sqlContext.createDataFrame(groupsRDD)
    //根据groupno进行去重
    val groupsds = groupsdf.dropDuplicates("groupno")

再通过groupno字段，将两个数据集进行连接，并生成graphx的边

    val relation = personsdf.join(groupsds, personsdf("groupno") === groupsds("groupno"))
    val edges = EdgeRDD.fromEdges(relation.rdd.map(row => Edge(row.getAs[Long]("poidhex"), row.getAs[Long]("goidhex"), ())))

再将person和group进行合并，作为图中的节点
由于数据集的合并需要相同的schema，所以需要对person和group进行schema转变

val newNames=Seq("oidhex", "oid", "name","no","vertextype")    
val personsselect = personsdf.select("poidhex","oid", "name","no","vertextype").dropDuplicates("no").toDF(newNames:_*)
val groupsselect = groupsds.select("goidhex","oid", "name","groupno","vertextype").toDF(newNames:_*)

最终构建图

    val vertexnode: RDD[(VertexId, (String, String, String))] = personsselect.union(groupsselect).rdd.map(row => (new BigInteger(row(1).toString, 16).longValue(), (row(2).toString, row(3)toString, row(4)toString)))
    val defaultvertexnode = ("null", "null", "null")
    val graph =Graph(vertexnode,edges,defaultvertexnode)

graphx图的可视化

最简单的可以利用GraphStream进行可视化(linkuriou.js也值得研究)

    //创建原始可视化对象
    val graphStream:SingleGraph = new SingleGraph("GraphStream")

    // 设置graphStream全局属性. Set up the visual attributes for graph visualization
    // 加载顶点到可视化图对象中
    for ((id,(name:String, no:String, vertextype:String)) <- graph.vertices.collect()) {
      val node = graphStream.addNode(id.toString).asInstanceOf[SingleNode]
      node.addAttribute("ui.label",id  +"\n"+name)
    }
    //加载边到可视化图对象中
    for (Edge(x, y, defaultvertexnode) <- graph.edges.collect()) {
      val edge = graphStream.addEdge(x.toString ++ y.toString,
        x.toString, y.toString,
        true).
        asInstanceOf[AbstractEdge]
    }
    //显示
    graphStream.display()

image.png

总结

1.对Spark、Spark Graphx有了初步的了解和认识
2.对RDD、DataFrame、DataSet的操作的理解还需要深入

接下来工作

1.尝试利用GraphFrames进行构图
2.尝试利用linkuriou.js进行图的可视化
3.对用户进行画像分析，找出他的兴趣标签