Spark Graphx怎么实现图中极大团挖掘

什么是图中的极大团？

在图论中，一个团是指一个完全子图，即团中的所有节点都互相连接。而极大团则是指不再包含其他节点的团，即无法再增加新节点使得它仍然是一个团。在实际应用中，极大团的挖掘在社交网络，生物信息学和网络安全等方面具有重要的意义。

Spark Graphx中的极大团挖掘算法

Spark Graphx是Apache Spark中的图处理框架，支持对图结构进行各种计算。在Spark Graphx中，可以通过Spark自带的Pregel算法框架进行极大团挖掘的实现。Pregel算法框架是一种基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）模型的图处理算法，它将图的处理分为一系列的迭代计算。

import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.graphx.lib.Pregel

def run(graph: Graph[Boolean, Double]) = {
    val initialMsg = Set[VertexId]()
    val maxIterations = Int.MaxValue

    def vertexProgram(id: VertexId, attr: Boolean, msg: Set[VertexId]): Boolean = {
        if (msg.isEmpty) {
            true
        } else {
            false
        }
    }

    def sendMessage(edge: EdgeTriplet[Boolean, Double]): Iterator[(VertexId, Set[VertexId])] = {
        val sourceVertex = edge.srcId
        val targetVertex = edge.dstId
        val sourceAttr = edge.srcAttr
        val targetAttr = edge.dstAttr
        if (sourceAttr && targetAttr) {
            Iterator((sourceVertex, msg), (targetVertex, msg))
        } else {
            Iterator.empty
        }
    }

    def messageCombiner(a: Set[VertexId], b: Set[VertexId]): Set[VertexId] = {
        a++b
    }

    val resultGraph = Pregel(graph, initialMsg, maxIterations)(vertexProgram, sendMessage, messageCombiner)
    Graph(resultGraph.vertices.filter { case (id, res) => res }, graph.edges)
}

算法解释

以上示例中，我们使用了Graphx自带的Pregel算法框架来实现极大团挖掘。具体而言，我们首先采用了一个Boolean类型的属性来表示每个顶点是否在当前团中，然后将一个空的Set作为消息发送给所有的节点。在每个节点的vertexProgram中，我们检查是否存在非空的消息，如果存在则表示它是团的一部分，将属性设置为true。sendMessage函数负责向所有与该节点相邻的节点发送消息，如果存在一个团中的邻居节点，则这个节点也可能是团的一部分，它会向邻居节点发送同样的消息。messageCombiner函数负责将来自不同节点的消息进行合并。

总结

图中极大团挖掘是社交网络，生物信息学和网络安全等领域中十分重要的应用之一。在Spark Graphx中，我们可以使用Pregel算法框架来实现相应的算法。这里我们使用一个Boolean类型的属性来表示每个顶点是否在当前团中，然后使用空的Set作为消息进行广播。在消息接收方中，我们通过检查是否存在非空的消息来判断节点是否是团中的一部分。sendMessage函数向所有与该节点相邻的节点发送同样的消息。messageCombiner函数将来自不同节点的消息进行合并。实现了这些功能之后，我们就能够在Spark Graphx中快速地计算出图中的极大团。