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Apache Spark + GraphX

 

No dia 29/01/2020, o colega do BioBD Diogo Munaro fez uma apresentação sobre Apache Spark. Os slides estão aqui e o vídeo aqui. 

Em termos de anotações gerais temos:  

  • O Spark faz parte de versões mais recentes do Hadoop, na 1.0 só tinha MapReduce e HDFS, na 2.0 foi acrescentado o suporte a outros data processing e ao YARN (gerenciamento de cluster)
  • MapReduce é um paradigma de programação paralela da Google, a Yahoo fez um implementação e colocou público
  • HDFS tem API para comunicação direta
  • Suporte a várias linguagens (Scala, R,Java, Python) e Conectores para Data Sources (API)
  • Conceito de dataframe, é igual a uma planilha

 

Um dos componentes que me interessou foi o Graph. Nesse componente o grafo é representado por duas tabelas: Vértices (com suas propriedades) e Arestas (v1, v2, aresta). Nessa representação é possível representar um multigrafo direcionado, próximo ao modelo LPG porém sem propriedades nas arestas. 

 

Um operação me chamou a atenção, trata-se da necessidade de inicializar os atributos não definidos com valores NULOS. Acredito que esteja relacionado com o conceito de Data Frames (os dados são representados na forma tabular, ou seja, tabelas).


 Nesse link tem algumas operações possíveis usando a linguagem Scala com o GraphX como ferramenta para Graph Analytics. 

A vantagem de uso do Spark+GraphX em relação estaria expressa no seguinte trecho:

The goal of the GraphX project is to unify graph-parallel and data-parallel computation in one system with a single composable API. The GraphX API enables users to view data both as graphs and as collections (i.e., RDDs) without data movement or duplication. By incorporating recent advances in graph-parallel systems, GraphX is able to optimize the execution of graph operations.

O componente fornece as classes vertices, Edge e EdgeTriplet (que estende a Edge). Permite utilizar o pardigma MapReduce para as análise, oferece funções específicas para esse tipo de dados como por exemplo achar um subgrafo que atenda a determinados critérios, gerar o grafo reverso e até mesmo algoritmos como PageRank, Componentes Conexas e Contagem de Triângulos.

Na documentação completa, disponível aqui, é possível entender a classe EdgeTriplet através do comando SQL que faz a junção das tabelas que representam os vértices e as arestas:

SELECT src.id, dst.id, src.attr, e.attr, dst.attr
FROM edges AS e LEFT JOIN vertices AS src, vertices AS dst
ON e.srcId = src.Id AND e.dstId = dst.Id
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Comentários

  1. Veronica dos Santos28 de abril de 2021 às 21:56

    Até o momento não testei essa solução. Tenho usado somente o Jupyter Notebook.

    ResponderExcluir
  2. Veronica dos Santos1 de julho de 2021 às 12:25

    Comecei a testar o toolkit KGTK por sugestão do professor Daniel Schwabe. O GraphX não permite também a manipulação de hipergrafos uma vez que as arestas não possuem ids para serem consideradas como vértices de outras arestas.

    ResponderExcluir

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