Spark GraphX的边构造过程详解——从 RDD[Edge[ED]] 到 EdgeRDD[ED, VD]

关键词 Spark GraphX RDD Edge EdgeRDD EdgeRDDImpl 分区 索引 分区索引

本文介绍Spark GraphX内部对边存储的机理，详解边分区内部的索引构建过程。

在最初，边是这样的 RDD[(srcId, dstId, attr)]，这种记法要看得懂，简而言之，它是(srcId, dstId, attr)这个三元组的集合。不过，RDD进行了分区存储，分区内部元素使用数组形式存储。这种结构并不能提供有效的图计算，如快速找出(srcId, dstId)的属性值attr，找出以srcId为源顶点的所有边等操作若按遍历方式处理，效率将非常低。

这里有一些对象要理解：
Edge，边对象，存有srcId, dstId, attr 3个字段，和一点点边的方法
RDD[Edge]，存放着Edge对象的RDD
EdgeRDD，完整提供边的各种操作类，编程时用的就是它了。
EdgeRDDImpl，边的一些分区优化实现类，把边优化存储在分区里。这是GraphX 内部的类了，编程时都不用它的，我们调用EdgeRDD就行了。

它们之间继承关系如下：
EdgeRDD extends RDD[Edge]
EdgeRDDImpl extends EdgeRDD

于是乎，GraphX是这样处理的…

• 构建RDD[Edge]

  调用RDD[(srcId, dstId, attr)]的map操作，把(srcId, dstId, attr)转为Edge，这里就不介绍了，只是调用map算子而已

• 由RDD[Edge]构建EdgeRDD

  EdgeRDD.fromEdges(edges:RDD[Edge]):EdgeRDDImpl，这个初始化方法实现了我们的转换，我们接下来看一看它是如何实现的

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def fromEdges[ED: ClassTag, VD: ClassTag](edges: RDD[Edge[ED]]): EdgeRDDImpl[ED, VD] = {
val edgePartitions = edges.mapPartitionsWithIndex { (pid, iter) =>
val builder = new EdgePartitionBuilder[ED, VD]
iter.foreach { e =>
builder.add(e.srcId, e.dstId, e.attr)
}
Iterator((pid, builder.toEdgePartition))
}
EdgeRDD.fromEdgePartitions(edgePartitions)
}

• edges.mapPartitionsWithIndex得到每个分区的分区号和分区元素迭代器（pid,iter)

• EdgePartitionBuilder类中有一个edges字段，是个PrimitiveVector[Edge]类型的，把add方法接收的边全放在edges中了。builder对象中就有分区里面所有的Edge了

• toEdgePartition方法才是真正懂得如何建立各种优化索引的，它返回一个EdgePartition对象。源代码如下，需要一点点scala知识。

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def toEdgePartition: EdgePartition[ED, VD] = {
val edgeArray = edges.trim().array
new Sorter(Edge.edgeArraySortDataFormat[ED])
.sort(edgeArray, 0, edgeArray.length, Edge.lexicographicOrdering)
val localSrcIds = new Array[Int](edgeArray.size)
val localDstIds = new Array[Int](edgeArray.size)
val data = new Array[ED](edgeArray.size)
val index = new GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap[VertexId, Int]
val global2local = new GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap[VertexId, Int]
val local2global = new PrimitiveVector[VertexId]
var vertexAttrs = Array.empty[VD]
// Copy edges into columnar structures, tracking the beginnings of source vertex id clusters and
// adding them to the index. Also populate a map from vertex id to a sequential local offset.
if (edgeArray.length > 0) {
index.update(edgeArray(0).srcId, 0)
var currSrcId: VertexId = edgeArray(0).srcId
var currLocalId = -1
var i = 0
while (i < edgeArray.size) {
val srcId = edgeArray(i).srcId
val dstId = edgeArray(i).dstId
localSrcIds(i) = global2local.changeValue(srcId,
{ currLocalId += 1; local2global += srcId; currLocalId }, identity)
localDstIds(i) = global2local.changeValue(dstId,
{ currLocalId += 1; local2global += dstId; currLocalId }, identity)
data(i) = edgeArray(i).attr
if (srcId != currSrcId) {
currSrcId = srcId
index.update(currSrcId, i)
}
i += 1
}
vertexAttrs = new Array[VD](currLocalId + 1)
}
new EdgePartition(
localSrcIds, localDstIds, data, index, global2local, local2global.trim().array, vertexAttrs,
None)
}

下面引用一下别人的资料，介绍EdgePartition对象的内容

入口：Graph.fromEdgeTuples(rawEdgesRdd)
元数据为,分割的两个点ID，把元数据映射成Edge(srcId, dstId, attr)对象, attr默认为null。这样元数据就构建成了RDD[Edge[ED]]

RDD[Edge[ED]]要进一步转化成EdgeRDDImpl[ED, VD]
首先遍历RDD[Edge[ED]]的分区partitions，对分区内的边重排序new Sorter(Edge.edgeArraySortDataFormat[ED]).sort(edgeArray, 0, edgeArray.length, Edge.lexicographicOrdering)即：按照srcId从小到大排序。

问：为何要重排序？
答：为了遍历时顺序访问。采用数组而不是Map，数组是连续的内存单元，具有原子性，避免了Map的hash问题，访问速度快

填充localSrcIds,localDstIds, data, index, global2local, local2global, vertexAttrs

数组localSrcIds,localDstIds中保存的是经过global2local.changeValue(srcId/dstId)转变的本地索引，即：localSrcIds、localDstIds数组下标对应于分区元素，数组中保存的索引位可以定位到local2global中查到具体的VertexId

global2local是spark私有的Map数据结构GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap, 保存vertextId和本地索引的映射关系。global2local中包含当前partition所有srcId、dstId与本地索引的映射关系。

data就是当前分区的attr属性数组

index索引最有意思，按照srcId重排序的边数据, 会看到相同的srcId对应了不同的dstId, 见图中index desc部分。index中记录的是相同srcId中第一个出现的srcId与其下标。

local2global记录的是所有的VertexId信息的数组。形如：srcId,dstId,srcId,dstId,srcId,dstId,srcId,dstId。其中会包含相同的ID。即：当前分区所有vertextId的顺序实际值

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＃ 用途：
＃ 根据本地下标取VertexId
localSrcIds/localDstIds -> index（取出的本地索引） -> local2global -> VertexId
＃ 根据VertexId取本地下标，取属性
VertexId -> global2local -> index(那个哈希对象） -> data -> attr object

spark的数据最终是在patition中表达，所以各种transform都在这里进行，这里的数据结构性能至关重要.

作者简介

唐黎哲，国防科学技术大学并行与分布式计算国家重点实验室(PDL)研究生，14年入学便开始接触spark，准备在余下的读研时间在spark相关开源社区贡献自己的代码，毕业后准备继续从事该方面研究。
邮箱：tanglizhe1105@qq.com

最后

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