我攻克的技术难题：大数据小白从0到1用Pyspark和GraphX解析复杂网络数据

从零开始

在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。

为了方便那些刚入门的新手，包括我自己在内，我们将从零开始逐步讲解。

安装Spark和pyspark

如果你只是想单独运行一下pyspark的演示示例，那么只需要拥有Python环境就可以了。你可以前往官方网站的快速开始页面查看详细的指南：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/getting_started/quickstart_df.html

安装pyspark包

代码语言：python代码运行次数：0复制

pip install pyspark

由于官方省略的步骤还是相当多的，我简单写了一下我的成功演示示例。

代码语言：python代码运行次数：0复制

from pyspark.sql import SparkSession,Row
from datetime import datetime, date
import pandas as pd
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "%你的Python包路径%//python.exe"

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame([
    Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
    Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, 1), e=datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
    Row(a=4, b=5., c='string3', d=date(2000, 3, 1), e=datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])
df.show()

然而，考虑到我们今天需要使用GraphX进行分析，因此我们仍然需要安装Spark。

安装Spark

请访问Spark官方网站（https://spark.apache.org/downloads.html）以获取适用于您操作系统的最新版本，并进行下载。如果您觉得下载速度较慢，您还可以选择使用国内阿里镜像进行下载。为了方便起见，我已经帮您找到了相应的镜像地址。

国内某里镜像：域名 /apache/spark/spark-3.5.0/?spm=a2c6h.25603864.0.0.52d72104qIXCsH)

由于链接不能直接发，所以自行填充，请下载带有hadoop的版本：spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz。解压缩Spark压缩包即可

配置环境变量

在安装Spark之前，请务必记住需要Java环境。请确保提前配置好JAVA_HOME环境变量，这样才能正常运行Spark。

在windows上安装Java和Apache Spark后，设置SPARK_HOME、HADOOP_HOME和PATH环境变量。如果你知道如何在windows上设置环境变量，请添加以下内容：

代码语言：python代码运行次数：0复制

SPARK_HOME  = C:appsoptspark-3.5.0-bin-hadoop3
HADOOP_HOME = C:appsoptspark-3.5.0-bin-hadoop3

在Windows上使用winutils.exe的Spark

在Windows上运行Apache Spark时，确保你已经下载了适用于Spark版本的winutils.exe。winutils.exe是一个用于在Windows环境下模拟类似POSIX的文件访问操作的工具，它使得Spark能够在Windows上使用Windows特有的服务和运行shell命令。

你可以从以下链接下载适用于你所使用的Spark版本的winutils.exe：https://github.com/kontext-tech/winutils/tree/master/hadoop-3.3.0/bin

请确保将下载的winutils.exe文件放置在Spark安装目录的bin文件夹下，以便Spark能够正确地使用它来执行Windows特有的操作。

Apache Spark shell

spark-shell是Apache Spark发行版附带的命令行界面（CLI）工具，它可以通过直接双击或使用命令行窗口在Windows操作系统上运行。此外，Spark还提供了一个Web UI界面，用于在Windows上进行可视化监控和管理。

请尝试运行Apache Spark shell。当你成功运行后，你应该会看到一些内容输出（请忽略最后可能出现的警告信息）。

在启动Spark-shell时，它会自动创建一个Spark上下文的Web UI。您可以通过从浏览器中打开URL，访问Spark Web UI来监控您的工作。

GraphFrames

在前面的步骤中，我们已经完成了所有基础设施（环境变量）的配置。现在，我们需要进行一些配置来使Python脚本能够运行graphx。

要使用Python / pyspark运行graphx，你需要进行一些配置。接下来的示例将展示如何配置Python脚本来运行graphx。

GraphFrames的安装

如需获得更多关于GraphFrames的信息和快速入门指南，请访问官方网站：https://graphframes.github.io/graphframes/docs/_site/quick-start.html。

你也可以使用以下命令来安装GraphFrames。

代码语言：python代码运行次数：1复制

pip install graphframes

在继续操作之前，请务必将graphframes对应的jar包安装到spark的jars目录中，以避免在使用graphframes时出现以下错误：

java.lang.ClassNotFoundException: org.graphframes.GraphFramePythonAPI

将下载好的jar包放入你的%SPARK_HOME%jars即可。

接下来，我们可以开始正常地使用graphx图计算框架了。现在，让我们简单地浏览一下一个示例demo。

代码语言：python代码运行次数：0复制

from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import pandas as pd
from graphframes import GraphFrame

spark_conf = SparkConf().setAppName('Python_Spark_WordCount').setMaster('local[2]') 
sc = SparkContext(conf=spark_conf)
spark=SparkSession.builder.appName("graph").getOrCreate()
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()

# Query: Count the number of "follow" connections in the graph.
g.edges.filter("relationship = 'follow'").count()

# Run PageRank algorithm, and show results.
results = g.pageRank(resetProbability=0.01, maxIter=20)
results.vertices.select("id", "pagerank").show()

如果运行还是报错：org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back

代码语言：python代码运行次数：0复制

import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "%你自己的Python路径%//Python//python.exe"

最后大功告成：

网络流量分析

接下来，我们将探讨一下是否能够对网络流量进行分析。对于初学者来说，很难获得一些有组织的日志文件或数据集，所以我们可以自己制造一些虚拟数据，以便进行演示。

首先，让我来详细介绍一下GraphFrame(v, e)的参数：

参数v：Class，这是一个保存顶点信息的DataFrame。DataFrame必须包含名为"id"的列，该列存储唯一的顶点ID。

参数e：Class，这是一个保存边缘信息的DataFrame。DataFrame必须包含两列，"src"和"dst"，分别用于存储边的源顶点ID和目标顶点ID。

代码语言：python代码运行次数：0复制

edges=sc.textFile(r'/Users/xiaoyu/edges')
edges=edges.map(lambda x:x.split('t'))
edges_df=spark.createDataFrame(edges,['src','dst'])

nodes=sc.textFile(r'/Users/xiaoyu/nodes')
nodes=nodes.map(lambda x:[x]) 
nodes_df=spark.createDataFrame(nodes,['id'])
graph=GraphFrame(nodes_df, edges_df)

为了创建图数据结构并进行分析，可以简化流程，直接读取相关文件并进行处理。

代码语言：python代码运行次数：0复制

# 计算每个节点的入度和出度
in_degrees = graph.inDegrees
out_degrees = graph.outDegrees

# 打印节点的入度和出度
in_degrees.show()
out_degrees.show()

查找具有最大入度和出度的节点：

代码语言：python代码运行次数：0复制

# 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()

总结

本文介绍了如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。通过结合Python / pyspark和graphx，可以轻松进行图分析和处理。首先需要安装Spark和pyspark包，然后配置环境变量。接着介绍了GraphFrames的安装和使用，包括创建图数据结构、计算节点的入度和出度，以及查找具有最大入度和出度的节点。最后，希望本文章对于新手来说有一些帮助~

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