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我正在通过 Graphx In Action 工作,这本书(源代码在这里:https ://github.com/insidectm/spark-graphx-in-action )讨论了两种计算距离的方法(边缘跳数) 在树的根和所有节点到叶子之间。我了解使用 aggregateMessages 提供的代码示例。特别是,停止条件是有意义的(我通过包含文本“停止条件”的注释突出显示了该条件,如下。)一旦图形顶点上的属性停止变化,继续运行算法。
当我查看 Pregel 计算相同结果的方式时,我有点困惑(如下所示。)
特别是在调用 Pregel 的 apply 方法时,maxIterations 是默认值,即 Integer.MAX_VALUE(出于所有实际目的,“永远运行”。)因此,“sendMsg”函数似乎是:
(et:EdgeTriplet[Int,String]) =>
Iterator((et.dstId, et.srcAttr+1)),
将被无限调用,即使在顶点上的值已经收敛之后。
是否有一些我忽略的机制导致程序在收敛后停止?
// aggregateMessages approach
// from: https://github.com/insidedctm/spark-graphx-in-action/blob/51e4c667b927466bd02a0a027ca36625b010e0d6/Chapter04/Listing4_10IteratedFurthestVertex.scala
def sendMsg(ec: EdgeContext[Int,String,Int]): Unit = {
ec.sendToDst(ec.srcAttr+1)
}
def mergeMsg(a: Int, b: Int): Int = {
math.max(a,b)
}
def propagateEdgeCount(g:Graph[Int,String])
:Graph[Int,String] = {
val verts =
g.aggregateMessages[Int](sendMsg, mergeMsg)
val g2 =
Graph(verts, g.edges)
val check =
g2.vertices.join(g.vertices).
map(x => x._2._1 – x._2._2).
reduce(_ + _)
// STOP CONDITION
// check here ensures stop if nothing changed (******)
if (check > 0)
propagateEdgeCount(g2)
else
g
}
// Pregel approach
val g = Pregel(myGraph.mapVertices((vid,vd) => 0), 0,
activeDirection = EdgeDirection.Out)(
(id:VertexId,vd:Int,a:Int) => math.max(vd,a),
(et:EdgeTriplet[Int,String]) =>
Iterator((et.dstId, et.srcAttr+1)),
(a:Int,b:Int) => math.max(a,b))
g.vertices.collect