GraphX中Pregel单源点最短路径

GraphX中的单源点最短路径例子，使用的是类Pregel的方式。

核心部分是三个函数：

1.节点处理消息的函数 vprog: (VertexId, VD, A) => VD （节点id，节点属性，消息） => 节点属性

2.节点发送消息的函数 sendMsg: EdgeTriplet[VD, ED] => Iterator[(VertexId,A)] (边元组） => Iterator[(目标节点id，消息)]

3.消息合并函数 mergeMsg: (A, A) => A) (消息，消息) => 消息

package myclass.GraphX

import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.SparkContext

// Import random graph generation library

import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators

/**
* Created by jack on 3/4/14.
*/
object Pregel {
def main(args: Array[String]) {
val sc = new SparkContext("local", "pregel test", System.getenv("SPARK_HOME"), SparkContext.jarOfClass(this.getClass))
// A graph with edge attributes containing distances
//初始化一个随机图，节点的度符合对数正态分布,边属性初始化为1
val graph: Graph[Int, Double] =
GraphGenerators.logNormalGraph(sc, numVertices = 10).mapEdges(e => e.attr.toDouble)
graph.edges.foreach(println)
val sourceId: VertexId = 4 // The ultimate source

// Initialize the graph such that all vertices except the root have distance infinity.
//初始化各节点到原点的距离
val initialGraph = graph.mapVertices((id, _) => if (id == sourceId) 0.0 else Double.PositiveInfinity)

val sssp = initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)(
// Vertex Program，节点处理消息的函数，dist为原节点属性（Double），newDist为消息类型（Double）
(id, dist, newDist) => math.min(dist, newDist),

// Send Message，发送消息函数，返回结果为（目标节点id，消息（即最短距离））
triplet => {
if (triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr) {
Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr + triplet.attr))
} else {
Iterator.empty
}
},
//Merge Message，对消息进行合并的操作，类似于Hadoop中的combiner
(a, b) => math.min(a, b)
)

println(sssp.vertices.collect.mkString("\n"))
}
}