Spark如何实现PageRank

Spark如何实现PageRank，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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PageRank算法简介
PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例。算法会维护两个数据集：一个由（pageID，linkList）的元素组成，包含每个页面的相邻页面的列表；另一个由（pageID，rank）元素组成，包含每个页面的当前排序值。它按如下步骤进行计算。

将每个页面的排序值初始化为1.0。
在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面（有直接链接的页面）发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。
将每个页面的排序值设为0.15 + 0.85 * contributionsReceived。

最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。

模拟数据
假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。相邻页面如下所示：
A：B C
B：A C
C：A B D
D：C

object SparkPageRank {

 def showWarning() {
   System.err.println(
     """WARN: This is a naive implementation of PageRank and is given as an example!
       |Please use the PageRank implementation found in org.apache.spark.graphx.lib.PageRank
       |for more conventional use.
     """.stripMargin)
 }

 def main(args: Array[String]) {
   if (args.length < 1) {
     System.err.println("Usage: SparkPageRank  ")
     System.exit(1)
   }

   showWarning()

   val spark = SparkSession
     .builder
     .appName("SparkPageRank")
     .getOrCreate()

   val iters = if (args.length > 1) args(1).toInt else 10
   val lines = spark.read.textFile(args(0)).rdd
   val links = lines.map{ s =>
     val parts = s.split("\\s+")
     (parts(0), parts(1))
   }.distinct().groupByKey().cache()
   var ranks = links.mapValues(v => 1.0)

   for (i <- 1 to iters) {
     val contribs = links.join(ranks).values.flatMap{ case (urls, rank) =>
       val size = urls.size
       urls.map(url => (url, rank / size))
     }
     ranks = contribs.reduceByKey(_ + _).mapValues(0.15 + 0.85 * _)
   }

   val output = ranks.collect()
   output.foreach(tup => println(s"${tup._1} has rank:  ${tup._2} ."))

   spark.stop()
 }
}

看完上述内容，你们掌握Spark如何实现PageRank的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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