Spark如何實現PageRank，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
PageRank算法簡介
PageRank是執行多次連接的一個迭代算法，因此它是RDD分區操作的一個很好的用例。算法會維護兩個數據集：一個由（pageID，linkList）的元素組成，包含每個頁面的相鄰頁面的列表；另一個由（pageID，rank）元素組成，包含每個頁面的當前排序值。它按如下步驟進行計算。
將每個頁面的排序值初始化為1.0。
在每次迭代中，對頁面p，向其每個相鄰頁面（有直接鏈接的頁面）發送一個值為rank(p)/numNeighbors(p)的貢獻值。
將每個頁面的排序值設為0.15 + 0.85 * contributionsReceived。
最后兩個步驟會重復幾個循環，在此過程中，算法會逐漸收斂于每個頁面的實際PageRank值。在實際操作中，收斂通常需要大約10輪迭代。
模擬數據
假設一個由4個頁面組成的小團體：A，B，C和D。相鄰頁面如下所示：
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 <file> <iter>")
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()
}
}看完上述內容，你們掌握Spark如何實現PageRank的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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