《大数据Spark企业级实战》

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Graph的部分抄的《快刀初试：Spark GraphX在淘宝的实践》

Akka：Actor 

Spark 为何如此之快？

- RDD统一抽象；

- 基于内存的迭代计算；

- DAG；

- 出色的容错机制；

 

 

https://endymecy.gitbooks.io/spark-graphx-source-analysis/content/vertex-cut.html

点分割存储

  在第一章分布式图系统中，我们介绍了图存储的两种方式：点分割存储和边分割存储。GraphX借鉴powerGraph，使用的是点分割方式存储图。这种存储方式特点是任何一条边只会出现在一台机器上，每个点有可能分布到不同的机器上。 当点被分割到不同机器上时，是相同的镜像，但是有一个点作为主点,其他的点作为虚点，当点的数据发生变化时,先更新主点的数据，然后将所有更新好的数据发送到虚点所在的所有机器，更新虚点。 这样做的好处是在边的存储上是没有冗余的，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，就可以在不同的机器上面执行，网络开销较小。但是这种分割方式会存储多份点数据，更新点时， 会发生网络传输，并且有可能出现同步问题。

  GraphX在进行图分割时，有几种不同的分区(partition)策略，它通过PartitionStrategy专门定义这些策略。在PartitionStrategy中，总共定义了EdgePartition2D、EdgePartition1D、RandomVertexCut以及 CanonicalRandomVertexCut这四种不同的分区策略。下面分别介绍这几种策略。

1 RandomVertexCut

case object RandomVertexCut extends PartitionStrategy {
    override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
      math.abs((src, dst).hashCode()) % numParts
    }
  }

  这个方法比较简单，通过取源顶点和目标顶点id的哈希值来将边分配到不同的分区。这个方法会产生一个随机的边分割，两个顶点之间相同方向的边会分配到同一个分区。

2 CanonicalRandomVertexCut

case object CanonicalRandomVertexCut extends PartitionStrategy {
    override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
      if (src < dst) {
        math.abs((src, dst).hashCode()) % numParts
      } else {
        math.abs((dst, src).hashCode()) % numParts
      }
    }
  }

  这种分割方法和前一种方法没有本质的不同。不同的是，哈希值的产生带有确定的方向（即两个顶点中较小id的顶点在前）。两个顶点之间所有的边都会分配到同一个分区，而不管方向如何。

3 EdgePartition1D

case object EdgePartition1D extends PartitionStrategy {
    override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
      val mixingPrime: VertexId = 1125899906842597L
      (math.abs(src * mixingPrime) % numParts).toInt
    }
  }

  这种方法仅仅根据源顶点id来将边分配到不同的分区。有相同源顶点的边会分配到同一分区。

4 EdgePartition2D

case object EdgePartition2D extends PartitionStrategy {
    override def getPartition(src: VertexId, dst: VertexId, numParts: PartitionID): PartitionID = {
      val ceilSqrtNumParts: PartitionID = math.ceil(math.sqrt(numParts)).toInt
      val mixingPrime: VertexId = 1125899906842597L
      if (numParts == ceilSqrtNumParts * ceilSqrtNumParts) {
        // Use old method for perfect squared to ensure we get same results
        val col: PartitionID = (math.abs(src * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
        val row: PartitionID = (math.abs(dst * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
        (col * ceilSqrtNumParts + row) % numParts
      } else {
        // Otherwise use new method
        val cols = ceilSqrtNumParts
        val rows = (numParts + cols - 1) / cols
        val lastColRows = numParts - rows * (cols - 1)
        val col = (math.abs(src * mixingPrime) % numParts / rows).toInt
        val row = (math.abs(dst * mixingPrime) % (if (col < cols - 1) rows else lastColRows)).toInt
        col * rows + row
      }
    }
  }

  这种分割方法同时使用到了源顶点id和目的顶点id。它使用稀疏边连接矩阵的2维区分来将边分配到不同的分区，从而保证顶点的备份数不大于2 * sqrt(numParts)的限制。这里numParts表示分区数。 这个方法的实现分两种情况，即分区数能完全开方和不能完全开方两种情况。当分区数能完全开方时，采用下面的方法：

 val col: PartitionID = (math.abs(src * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
 val row: PartitionID = (math.abs(dst * mixingPrime) % ceilSqrtNumParts).toInt
 (col * ceilSqrtNumParts + row) % numParts

  当分区数不能完全开方时，采用下面的方法。这个方法的最后一列允许拥有不同的行数。

val cols = ceilSqrtNumParts
val rows = (numParts + cols - 1) / cols
//最后一列允许不同的行数
val lastColRows = numParts - rows * (cols - 1)
val col = (math.abs(src * mixingPrime) % numParts / rows).toInt
val row = (math.abs(dst * mixingPrime) % (if (col < cols - 1) rows else lastColRows)).toInt
col * rows + row

  下面举个例子来说明该方法。假设我们有一个拥有12个顶点的图，要把它切分到9台机器。我们可以用下面的稀疏矩阵来表示:

          __________________________________
     v0   | P0 *     | P1       | P2    *  |
     v1   |  ****    |  *       |          |
     v2   |  ******* |      **  |  ****    |
     v3   |  *****   |  *  *    |       *  |
          ----------------------------------
     v4   | P3 *     | P4 ***   | P5 **  * |
     v5   |  *  *    |  *       |          |
     v6   |       *  |      **  |  ****    |
     v7   |  * * *   |  *  *    |       *  |
          ----------------------------------
     v8   | P6   *   | P7    *  | P8  *   *|
     v9   |     *    |  *    *  |          |
     v10  |       *  |      **  |  *  *    |
     v11  | * <-E    |  ***     |       ** |
          ----------------------------------

  上面的例子中*表示分配到处理器上的边。E表示连接顶点v11和v1的边，它被分配到了处理器P6上。为了获得边所在的处理器，我们将矩阵切分为sqrt(numParts) * sqrt(numParts)块。 注意，上图中与顶点v11相连接的边只出现在第一列的块(P0,P3,P6)或者最后一行的块(P6,P7,P8)中，这保证了V11的副本数不会超过2 * sqrt(numParts)份，在上例中即副本不能超过6份。

  在上面的例子中，P0里面存在很多边，这会造成工作的不均衡。为了提高均衡，我们首先用顶点id乘以一个大的素数，然后再shuffle顶点的位置。乘以一个大的素数本质上不能解决不平衡的问题，只是减少了不平衡的情况发生。

5 参考文献

【1】spark源码

  
   
https://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747793.html  

2.2.2.2 邻边聚合

mrTriplets（mapReduceTriplets）是GraphX中最核心的一个接口。Pregel也基于它而来，所以对它的优化能很大程度上影响整个GraphX的性能。mrTriplets运算符的简化定义是：

 

它的计算过程为：map，应用于每一个Triplet上，生成一个或者多个消息，消息以Triplet关联的两个顶点中的任意一个或两个为目标顶点；reduce，应用于每一个Vertex上，将发送给每一个顶点的消息合并起来。

mrTriplets最后返回的是一个VertexRDD[A]，包含每一个顶点聚合之后的消息（类型为A），没有接收到消息的顶点不会包含在返回的VertexRDD中。

在最近的版本中，GraphX针对它进行了一些优化，对于Pregel以及所有上层算法工具包的性能都有重大影响。主要包括以下几点。

1. Caching for Iterative mrTriplets & Incremental Updates for Iterative mrTriplets：在很多图分析算法中，不同点的收敛速度变化很大。在迭代后期，只有很少的点会有更新。因此，对于没有更新的点，下一次mrTriplets计算时EdgeRDD无需更新相应点值的本地缓存，大幅降低了通信开销。

2.Indexing Active Edges：没有更新的顶点在下一轮迭代时不需要向邻居重新发送消息。因此，mrTriplets遍历边时，如果一条边的邻居点值在上一轮迭代时没有更新，则直接跳过，避免了大量无用的计算和通信。

3.Join Elimination：Triplet是由一条边和其两个邻居点组成的三元组，操作Triplet的map函数常常只需访问其两个邻居点值中的一个。例如，在PageRank计算中，一个点值的更新只与其源顶点的值有关，而与其所指向的目的顶点的值无关。那么在mrTriplets计算中，就不需要VertexRDD和EdgeRDD的3-way join，而只需要2-way join。

所有这些优化使GraphX的性能逐渐逼近GraphLab。虽然还有一定差距，但一体化的流水线服务和丰富的编程接口，可以弥补性能的微小差距。

2.2.2.3 进化的Pregel模式

GraphX中的Pregel接口，并不严格遵循Pregel模式，它是一个参考GAS改进的Pregel模式。定义如下：

 

这种基于mrTrilets方法的Pregel模式，与标准Pregel的最大区别是，它的第2段参数体接收的是3个函数参数，而不接收messageList。它不会在单个顶点上进行消息遍历，而是将顶点的多个Ghost副本收到的消息聚合后，发送给Master副本，再使用vprog函数来更新点值。消息的接收和发送都被自动并行化处理，无需担心超级节点的问题。

常见的代码模板如下所示：

可以看到，GraphX设计这个模式的用意。它综合了Pregel和GAS两者的优点，即接口相对简单，又保证性能，可以应对点分割的图存储模式，胜任符合幂律分布的自然图的大型计算。另外，值得注意的是，官方的Pregel版本是最简单的一个版本。对于复杂的业务场景，根据这个版本扩展一个定制的Pregel是很常见的做法。

  

3 triplets

  在GraphX中，triplets对应着EdgeTriplet。它是一个三元组视图，这个视图逻辑上将顶点和边的属性保存为一个RDD[EdgeTriplet[VD, ED]]。可以通过下面的Sql表达式表示这个三元视图的含义:

SELECT src.id, dst.id, src.attr, e.attr, dst.attr
FROM edges AS e LEFT JOIN vertices AS src, vertices AS dst
ON e.srcId = src.Id AND e.dstId = dst.Id

  同样，也可以通过下面图解的形式来表示它的含义：

3.1

  EdgeTriplet的源代码如下所示：

class EdgeTriplet[VD, ED] extends Edge[ED] {
  //源顶点属性
  var srcAttr: VD = _ // nullValue[VD]
  //目标顶点属性
  var dstAttr: VD = _ // nullValue[VD]
  protected[spark] def set(other: Edge[ED]): EdgeTriplet[VD, ED] = {
    srcId = other.srcId
    dstId = other.dstId
    attr = other.attr
    this
  }

  EdgeTriplet类继承自Edge类，我们来看看这个父类：

@specialized 是为了解决由于泛型擦除而需要对基础数据类型进行装箱/拆箱操作所带来的性能问题

case class Edge[@specialized(Char, Int, Boolean, Byte, Long, Float, Double) ED] (
    var srcId: VertexId = 0,
    var dstId: VertexId = 0,
    var attr: ED = null.asInstanceOf[ED])
  extends Serializable

  Edge类中包含源顶点id，目标顶点id以及边的属性。所以从源代码中我们可以知道，triplets既包含了边属性也包含了源顶点的id和属性、目标顶点的id和属性。

4 参考文献

【1】spark源码

  

 

 

 

 

  
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原文地址：https://www.cnblogs.com/cx2016/p/12986748.html