pyspark使用 graphframes创建和查询图的方法

1、安装graphframes的步骤

1.1 查看 spark 和 scala版本

在终端输入： spark-shell --version 查看spark 和scala版本

1.2 在maven库中下载对应版本的graphframes

https://mvnrepository.com/artifact/graphframes/graphframes

我这里需要的是spark 2.4 scala 2.11版本

https://mvnrepository.com/artifact/graphframes/graphframes/0.8.0-spark2.4-s_2.11

1.3 在pyspark的环境中配置graphframe的jar包

os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'Python3.7/bin/python'
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars graphframes-0.8.1-spark2.4-s_2.11.jar pyspark-shell'spark = SparkSession \.builder \.appName("read_data") \.config('spark.pyspark.python', 'Python3.7/bin/python') \.config('spark.yarn.dist.archives', 'hdfs://ns62007/user/dmc_adm/_PYSPARK_ENV/Python3.7.zip#Python3.7') \.config('spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON', 'Python3.7/bin/python') \.config('spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold', '-1') \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()spark.sparkContext.addPyFile('graphframes-0.8.1-spark2.4-s_2.11.jar')

2、导入GraphFrame创建图

2.1 导入包使用

from graphframes import GraphFrame

2.2 创建图的例子

from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
from graphframes import GraphFrame#创建图的方法1
v = spark.createDataFrame([("a", "Alice", 34),("b", "Bob", 36),("c", "Charlie", 30),
], ["id", "name", "age"])# Create an Edge DataFrame with "src" and "dst" columns
e = spark.createDataFrame([("a", "b", "friend"),("b", "c", "follow"),("c", "b", "follow"),
], ["src", "dst", "relationship"])
# Create a GraphFrame
g = GraphFrame(v, e)# Query: Get in-degree of each vertex.
g.inDegrees.show()

也可以简单化顶点和边：

#创建图的方法2
edges_df= spark.createDataFrame([("a", "b"),("b", "c"),("c", "b"),
], ["src", "dst"])
nodes_df=spark.createDataFrame([(1, "a"),(2, "b"),(3, "c")
], ["num","id"])graph=GraphFrame(nodes_df, edges_df)
graph.inDegrees.show()

3、使用GraphFrame查看图

3.1 找出age属性最小的顶点

# 你可以像使用 dataframe一样来使用 graphframe!!!!
g.vertices.groupBy().min("age").show()

3.2 过滤顶点和边，创建子图

# 直接用filterVertices和filterEdges过滤顶点和边用来创建子图
g1.filterVertices("age > 30").filterEdges("relationship = 'friend'").vertices.show()
g1.filterVertices("age > 30").filterEdges("relationship = 'friend'").dropIsolatedVertices().vertices.show()

 3.3 也可以像dataframe一样过滤顶点和边

g.vertices.where(col("id")=="a").show()
print(g.vertices.where(col("age")==34).count())g.edges.show()
g.edges.where(col("src")>col("dst")).show()

3.4 路径搜索和筛选

# 路径搜索
paths = g.find("(a)-[e]->(b)")
paths.show()# 路径搜索 和筛选
path = g.find("(a)-[e]->(b)")\.filter("e.relationship = 'follow'")\.filter("a.age < b.age")
path.show()

3.5 计算BFS

# 计算bfs
res = g1.bfs("id='b'","id<>'b'")
res.select([column for column in res.columns]).show()

3.6 查看关系数据集中的列

# 选择关系数据集中的列
e2 = paths.select("e.src", "e.dst", "e.relationship")
e2.show()

3.7 使用顶点和边的集合构造子图

# 使用顶点和边的集合构造子图
g2 = GraphFrame(g.vertices, e2)
g2.vertices.show()
g2.edges.show()

3.8 统计符合条件的边和顶点个数

# Query: Count the number of "follow" connections in the graph.
t = g.edges.filter("relationship = 'follow'").count()
print(t)print(g.vertices.where(col("age")==34).count())

3.9 计算每个节点的入度和出度

from pyspark.sql import functions as F
# 计算每个节点的入度和出度
in_degrees = g.inDegrees
out_degrees = g.outDegrees# 找到具有最大入度的节点
max_in_degree = in_degrees.agg(F.max("inDegree")).head()[0]
node_with_max_in_degree = in_degrees.filter(in_degrees.inDegree == max_in_degree).select("id")# 找到具有最大出度的节点
max_out_degree = out_degrees.agg(F.max("outDegree")).head()[0]
node_with_max_out_degree = out_degrees.filter(out_degrees.outDegree == max_out_degree).select("id")# 打印结果
node_with_max_in_degree.show()
node_with_max_out_degree.show()

3.10 计算顶点的pagerank

# Run PageRank algorithm, and show results.
results = g.pageRank(resetProbability=0.01, maxIter=5)
results.vertices.select("id", "pagerank").show()
results.vertices.show()

4、graphframes和spark 的graphX的区别

GraphX - Spark 2.3.0 Documentation

GraphFrames，该类库是构建在Spark DataFrames之上，它既能利用DataFrame良好的扩展性和强大的性能，同时也为Scala、Java和Python提供了统一的图处理API。GraphX基于RDD API，不支持Python API； 但GraphFrame基于DataFrame，并且支持Python API。

目前GraphFrames还未集成到Spark中，而是作为单独的项目存在。GraphFrames遵循与Spark相同的代码质量标准，并且它是针对大量Spark版本进行交叉编译和发布的。

与Apache Spark的GraphX类似，GraphFrames支持多种图处理功能，有下面几方面的优势：

1、统一的 API: 为Python、Java和Scala三种语言提供了统一的接口，这是Python和Java首次能够使用GraphX的全部算法。

2、强大的查询功能：GraphFrames使得用户可以构建与Spark SQL以及DataFrame类似的查询语句。

3、图的存储和读取：GraphFrames与DataFrame的数据源完全兼容，支持以Parquet、JSON以及CSV等格式完成图的存储或读取。

　　在GraphFrames中图的顶点(Vertex)和边(Edge)都是以DataFrame形式存储的，所以一个图的所有信息都能够完整保存。

4、GraphFrames可以实现与GraphX的完美集成。两者之间相互转换时不会丢失任何数据。

5、书：图算法《Graph Algorithm》

O'Reilly free ebook《Graph Algorithm - Practical Examples in Apache Spark and Neo4j》

作者 Mark Needham & Amy E. Hodler

书旨在围绕这些重要的图分析类型，包括算法、概念、算法在机器学习上的实际应用，来扩展我们的知识和能力。从基本概念到基本算法，从处理平台和实际用例，作者为图的精彩世界编制了一份具有启发性和说明性的指南。

《图算法》第四章-1 路径查找和图搜索算法