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我正在尝试计算 spark graphx 图中的节点值总和。简而言之,图是一棵树,顶部节点(根)应该对所有子节点及其子节点求和。我的图实际上是一棵树,看起来像这样,预期总和值应为 1850 :
+----+
+---------------> | VertexID 14
| | | Value: 1000
+---+--+ +----+
+------------> | VertexId 11
| | | Value: +----+
| +------+ Sum of 14 & 24 | VertexId 24
+---++ +--------------> | Value: 550
| | VertexId 20 +----+
| | Value:
+----++Sum of 11 & 911
|
| +-----+
+-----------> | VertexId 911
| | Value: 300
+-----+
val vertices: RDD[(VertexId, Int)] =
sc.parallelize(Array((20L, 0)
, (11L, 0)
, (14L, 1000)
, (24L, 550)
, (911L, 300)
))
//note that the last value in the edge is for factor (positive or negative)
val edges: RDD[Edge[Int]] =
sc.parallelize(Array(
Edge(14L, 11L, 1),
Edge(24L, 11L, 1),
Edge(11L, 20L, 1),
Edge(911L, 20L, 1)
))
val dataItemGraph = Graph(vertices, edges)
val sum: VertexRDD[(Int, BigDecimal, Int)] = dataItemGraph.aggregateMessages[(Int, BigDecimal, Int)](
sendMsg = { triplet => triplet.sendToDst(1, triplet.srcAttr, 1) },
mergeMsg = { (a, b) => (a._1, a._2 * a._3 + b._2 * b._3, 1) }
)
sum.collect.foreach(println)
(20,(1,300,1))
(11,(1,1550,1))
最佳答案
鉴于图形是有向的(就像在你的例子中一样),应该可以编写一个 Pregel 程序来完成你的要求:
val result =
dataItemGraph.pregel(0, activeDirection = EdgeDirection.Out)(
(_, vd, msg) => msg + vd,
t => Iterator((t.dstId, t.srcAttr)),
(x, y) => x + y
)
result.vertices.collect().foreach(println)
// Output is:
// (24,550)
// (20,1850)
// (14,1000)
// (11,1550)
// (911,300)
EdgeDirection.Out
这样消息只能从下到上发送(否则我们会陷入无限循环)。
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