scala - 如何从graphx中的元组构建图并在之后标记节点？

可以在here中找到一些上下文，这个想法是我根据从Hive表上的请求中收集的元组创建了一个图。这些对应于国家之间的贸易关系。
以这种方式构建图形后，顶点不会被标记。我想研究学位的分布并获得联系最紧密的国家/地区的名称。我尝试了2种选择:

首先:我试图在函数的内部使用idMapbis函数映射具有顶点的字符串名称的顶点索引，该函数正在收集和打印十个最高连接度。

第二:我试图将标签添加到图形本身的顶点。

在两种情况下，我都会收到以下错误:任务无法序列化
全局代码:

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD

val sqlContext= new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
val data = sqlContext.sql("select year, trade_flow, reporter_iso, partner_iso, sum(trade_value_us) from comtrade.annual_hs where length(commodity_code)='2' and not partner_iso='WLD' group by year, trade_flow, reporter_iso, partner_iso").collect()
val data_2010 = data.filter(line => line(0)==2010)
val couples = data_2010.map(line=>(line(2),line(3))) //pays->pays

夫妻看起来像这样:Array [(Any，Any)] = Array((MWI，MOZ)，(WSM，AUS)，(MDA，CRI)，(KNA，HTI)，(PER，ERI)，(SWE，CUB )，...

val idMap = sc.broadcast(couples
.flatMap{case (x: String, y: String) => Seq(x, y)}
.distinct
.zipWithIndex
.map{case (k, v) => (k, v.toLong)}
.toMap)

val edges: RDD[(VertexId, VertexId)] = sc.parallelize(couples
.map{case (x: String, y: String) => (idMap.value(x), idMap.value(y))})

val graph = Graph.fromEdgeTuples(edges, 1)

以这种方式构建，例如，顶点看起来像(68,1)

val degrees: VertexRDD[Int] = graph.degrees.cache()

//Most connected vertices
def topNamesAndDegrees(degrees: VertexRDD[Int], graph: Graph[Int, Int]): Array[(Int, Int)] = {
val namesAndDegrees = degrees.innerJoin(graph.vertices) {
 (id, degree, k) => (id.toInt, degree)}
val ord = Ordering.by[(Int, Int), Int](_._2)
namesAndDegrees.map(_._2).top(10)(ord)}
topNamesAndDegrees(degrees, graph).foreach(println)

我们得到:(79,1016)，(64,912)，(55,889)...
检索名称的第一个选择:

val idMapbis = sc.parallelize(couples
.flatMap{case (x: String, y: String) => Seq(x, y)}
.distinct
.zipWithIndex
.map{case (k, v) => (v,k)}
.toMap)

def topNamesAndDegrees(degrees: VertexRDD[Int], graph: Graph[Int, Int]):  Array[(String, Int)] = {
val namesAndDegrees = degrees.innerJoin(graph.vertices) {
 (id, degree, name) => (idMapbis.value(id.toInt), degree)}
val ord = Ordering.by[(String, Int), Int](_._2)
namesAndDegrees.map(_._2).top(10)(ord)}
topNamesAndDegrees(degrees, graph).foreach(println)

该任务不可序列化，但idMapbis函数正在运行，因为idMapbis.value(graph.vertices.take(1)(0)._ 1.toInt)没有错误
选项2:

graph.vertices.map{case (k, v) => (k,idMapbis.value(k.toInt))}

该任务无法再次序列化(在上下文中，此处是修改topNamesAndDegrees的方式以获得此选项中连接最多的顶点的名称)

def topNamesAndDegrees(degrees: VertexRDD[Int], graph: Graph[Int, Int]): Array[(String, Int)] = {
val namesAndDegrees = degrees.innerJoin(graph.vertices) {
 (id, degree, name) => (name, degree)}
val ord = Ordering.by[(String, Int), Int](_._2)
namesAndDegrees.map(_._2).top(10)(ord)}
topNamesAndDegrees(degrees, graph).foreach(println)

我有兴趣了解如何改进此选项之一，如果有人看到如何改进。

最佳答案

您尝试的问题是idMapbis是RDD。由于我们已经知道您的数据适合内存，因此您可以像以前一样简单地使用广播变量:

val idMapRev = sc.broadcast(idMap.value.map{case (k, v) => (v, k)}.toMap)
graph.mapVertices{case (id, _) => idMapRev.value(id)}

或者，您可以从一开始就使用正确的标签:

val countries: RDD[(VertexId, String)] = sc
  .parallelize(idMap.value.map(_.swap).toSeq)

val relationships: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(couples
 .map{case (x: String, y: String) => Edge(idMap.value(x), idMap.value(y), 1)}
)

val graph = Graph(countries, relationships)

第二种方法具有一个重要的优势-如果图很大，则可以相对轻松地用联接替换广播变量。