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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