Spark-->PageRank [Scala]

算法的数学分析部分：可参考网络，或者Google PageRank 论文。此处不做讨论，或以后我彻底搞明白再论述。

代码实现：

val sc = new SparkContext(...)
val links = sc.parallelize(Array(('A',Array('D')),('B',Array('A')),('C',Array('A','B')),('D',Array('A','C'))),2).map(x => (x._1,x._2)).cache()

var ranks = sc.parallelize(Array(('A',1.0),('B',1.0),('C',1.0),('D',1.0)),2)

val iterations_num = 10

for(i <- 1 to iterations_num){
    val contribs = links.join(ranks,2).flatMap{
        case(url,(links,rank)) => links.map(dest => (dest,rank/links,size))
    }

    ranks = contribs.reduceByKey(_ + _,2).mapValues(0.15 + 0.85 * _)
}

ranks.saveAsTextFile(...)

Spark调优：

(1) 因为linksRDD在每次迭代中都会和ranks发生连接操作。由于links是一个静态数据集，所以可以在程序一开始的时候就对它进行分区操作，这样就不需要把它通过网络混洗了。

(2)当我们第一次创建ranks时，可以使用mapValues()而不是map来保留父RDD(links)的分区方式，这样对它的第一次链接操作就会开销很小。

改进后的代码：

val sc = new SparkContext(...)
val links = sc.parallelize(Array(('A',Array('D')),('B',Array('A')),('C',Array('A','B')),('D',Array('A','C'))),2).map(x => (x._1,x._2)).partitionBy(new HashPartitioner(100)).cache()

var ranks = links.mapValues(v=>1.0)

val iterations_num = 10

for(i <- 1 to iterations_num){
    val contribs = links.join(ranks,2).flatMap{
        case(url,(links,rank)) => links.map(dest => (dest,rank/links,size))
    }

    ranks = contribs.reduceByKey(_ + _,2).mapValues(0.15 + 0.85 * _)
}

ranks.saveAsTextFile(...)