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Spark Graphx分析豆瓣用户及小组

Spark Graphx分析豆瓣用户及小组

作者: questionuncle | 来源:发表于2017-11-03 17:10 被阅读0次

    接到一个有趣的作业，就是分析豆瓣用户关注的小组，通过小组标签给这个用户画像。
    任务主要有这几部分：
    1.通过爬取的数据，利用Spark Graphx对这些数据构图
    2.将这个图进行可视化
    3.对用户进行画像分析，找出他的兴趣标签

    环境搭建

    首先需要搭建Spark，如果需要yarn进行可视化管理的话还需要安装Hadoop，这里我安装的是Hadoop2.7.4+Spark2.2.0

    CentOS7安装Hadoop2.7.4

    1.安装JDK1.8
    将原有的OpenJDK卸载，并下载rpm包进行安装，将JAVA_HOME、PATH等环境变量配置好，检验JAVA是否安装成功。
    2.安装Hadoop2.7.4
    配置免密登录

    ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

    新建文件夹/usr/hadoop，并在该目录下再新建四个文件夹

    /usr/hadoop/hdfs/data
/usr/hadoop/hdfs/name
/usr/hadoop/hdfs/namesecondary
/usr/hadoop/tmp

    下载Hadoop2.7.4，并将其放置在/usr/hadoop/目录下，解压
    设置环境变量，并使环境变量生效，source /etc/profile

    JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144/
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144/jre/
SCALA_HOME=/usr/lib/scala
HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-2.7.4
SPARK_HOME=/usr/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
export JAVA_HOME
export JRE_HOME
export PATH
export CLASSPATH
export SCALA_HOME
export HADOOP_HOME
export SPARK_HOME

    进入$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录，配置 hadoop-env.sh等。涉及的配置文件如下:

    hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/yarn-env.sh 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/core-site.xml 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/mapred-site.xml 
hadoop-2.7.4/etc/hadoop/yarn-site.xml

    (注意：有的文件只有template，需要改名，例如mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml)

    配置hadoop-env.sh

    # The java implementation to use.
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144

    配置yarn-env.sh

    #export JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144

    配置core-site.xml
    添加如下配置：

    description最好不要用中文
<configuration>
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
        <description>HDFS的URI，文件系统://namenode标识:端口号</description>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/hadoop/hdfs/tmp</value>
        <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹  </description>
    </property>
</configuration>

    配置hdfs-site.xml
    添加如下配置

    <configuration>
    <!—hdfs-site.xml-->
    <property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/usr/hadoop/hdfs/name</value>
        <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据         </description> 
    </property>
    <property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <value>/usr/hadoop/hdfs/data</value>
        <description>datanode上数据块的物理存储位置</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
        <description>副本个数，配置默认是3,应小于datanode机器数量</description>
    </property>
</configuration>

    配置mapred-site.xml

    添加如下配置：
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

    配置yarn-site.xml
    添加如下配置：

    <configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8999</value>
    </property>
</configuration>

    (注意：这里将yarn的管理端口改为8999，访问管理页面时也需要用该端口访问)

    Hadoop启动

    1）格式化namenode
    $ bin/hdfs namenode –format
    当多次格式化时，遇到个选择，选择no，如果选择yes，将会导致namenode和datanode中/usr/hadoop/hdfs/data/current/VERSION、/usr/hadoop/hdfs/name/current/VERSION中CclusterID 不一致，从而发生sbin/start-all.sh启动时，有的DataNode进程启动不起来(jps查看)，遇到这样情况，将name/current下的VERSION中的clusterID复制到data/current下的VERSION中，覆盖掉原来的clusterID，让两个保持一致，然后重启，启动后执行jps，查看进程，参考（https://my.oschina.net/u/189445/blog/509385）
    2）启动NameNode 和 DataNode 守护进程
    $ sbin/start-dfs.sh
    3）启动ResourceManager 和 NodeManager 守护进程
    $ sbin/start-yarn.sh

    或者直接$sbin/start-all.sh 将上述所有进程启动。

    启动验证

    1）执行jps命令，有如下进程，说明Hadoop正常启动

    # jps
54679 NameNode
54774 DataNode
15741 Jps
55214 NodeManager
55118 ResourceManager
54965 SecondaryNameNode

    在浏览器中输入：http://HadoopMaster的IP:8999/ 即可看到YARN的ResourceManager的界面。注意：默认端口是8088，这里我设置了yarn.resourcemanager.webapp.address为：${yarn.resourcemanager.hostname}:8999。
    或输入http://HadoopMaster的IP:50070/查看NameNode状态

    Spark安装

    下载spark-2.2.0-bin-hadoop2.7，并进行解压，配置SPARK_HOME环境变量，运行spark-shell，查看spark是否能够正常启动。
    至此，生产环境搭建完毕！

    开发环境

    折腾了两天，写代码运行调试，最麻烦的环节还属运行调试。调试都是通过maven将程序打成jar包，然后上传到装有Hadoop、Spark的服务器(用一个虚拟机来模拟)上在沙盒里进行运行，执行效率之慢可想而知。有没有什么更为便捷的办法，写完代码，右键直接执行呢，答案是有的。

    Win7 64位+IDEA开发Spark应用

    下载编译好的Hadoop bin目录文件夹(其中包含winutils.exe、hadoop.dll等文件)
设置环境变量HADOOP_HOME，在Path变量中增加一条，%HADOOP_HOME%/bin

    下载Hadoop对应版本编译好的Spark文件
设置环境变量SPARK_HOME，在Path变量中增加一条，%SPARK_HOME%/bin
cmd弹出窗口中测试安装是否成功
    image.png
    image.png

    (这个版本可能会报Hive错误，可以忽略)

    IDEA配置

    在运行某个Scala应用时，需要增加一条配置参数，

    -Dspark.master=local[2]
    image.png

    如若开发时依然提示找不到Hadoop目录，可以在代码中增加一条属性配置

    System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.4\\")

    正题

    首先，看一下数据结构，有两个数据集，一个是用户数据机另一个是小组数据集，这些数据集都是从Mongodb中导出而来。

    用户(persons.json)
{"_id":{"$oid":"59f3de6b0b6e9a0b9ca7bf4e"},"name":"person1","no":"168812667","group1":"HZhome","group2":"145219","group3":"276209","group4":"hzhouse","group5":"467221"}
...
小组(groups.json)
{"_id":{"$oid":"59f3de5f0b6e9a0b9ca7bf49"},"name":"杭州租房","no":"HZhome","tag1":"杭州","tag2":"租房","tag3":"合租","tag4":"求租","tag5":"杭州租房"}
...

    由实例数据可以看出，persons.json每行记录存有用户信息，同时还包括该用户加入的组号(groupx)。而groups.json中记录小组的信息。这两个数据集通过groupsno进行关联(注意：groupno并非是数字字符串)
    其次，对数据进行处理
    因为每行都是一条json格式的记录，可以利用fastjson对记录进行解析，因此pom.xml文件如下

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.dhl</groupId>
    <artifactId>DoubanGraphx</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
        <encoding>UTF-8</encoding>
        <scala.tools.version>2.11</scala.tools.version>
        <scala.version>2.11.8</scala.version>
        <spark.version>2.2.0</spark.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.tools.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_${scala.tools.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-graphx_${scala.tools.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.32</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <version>2.15.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

    对persons.json进行解析，构建用户和小组之间的关系，同时graphx需要Long类型字段作为其VertexID，这里我们通过利用导出数据的oid字段进行运算获得(作为Mongodb表中的rowid，该字段应该具备唯一性)

        case class Person(poidhex: VertexId, oid: String, name: String, no: String, groupno: String, vertextype: String)
    def parsePerson(str: String): List[Person] = {
      var result = List[Person]()
      val json = JSON.parseObject(str)
      val oidjson = json.getJSONObject("_id")
      val oid = oidjson.getString("$oid")
      val oidhex = new BigInteger(oid, 16).longValue()
      val name = json.getString("name")
      val no = json.getString("no")
      val groups = new ListBuffer[String]
      val jsonset = json.keySet().iterator()
      while (jsonset.hasNext() == true) {
        val strkey = jsonset.next()
        if (strkey.length() > 4 && strkey.substring(0, 5).compareTo("group") == 0) {
          result .::=(Person(oidhex, oid, name, no, json.getString(strkey),"p"))
        }
      }
      result
    }

    同样，对groups.json进行处理

        case class Group(goidhex: VertexId, oid: String, name: String, groupno: String, tags: List[String], vertextype: String)
    def parseGroup(str: String): Group = {
      val json = JSON.parseObject(str)
      val oidjson = json.getJSONObject("_id")
      val oid = oidjson.getString("$oid")
      val oidhex = new BigInteger(oid, 16).longValue()
      val name = json.getString("name")
      val groupno = json.getString("no")
      var tags = List[String]()
      val jsonset = json.keySet().iterator()
      while (jsonset.hasNext() == true) {
        val strkey = jsonset.next()
        if (strkey.length() > 3 && strkey.substring(0, 3).compareTo("tag") == 0) {
          tags .::=(json.getString(strkey))
        }
      }
      Group(oidhex, oid, name, groupno, tags, "g")
    }

    审查数据时候发现groups.json中存在no相同的记录，为此需要进行去重

        System.setProperty("hadoop.home.dir", "D:\\hadoop-2.7.4\\")
    val conf = new SparkConf().setAppName("Douban User Relationship")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    import sqlContext.implicits._

    val personsData = sc.textFile("C:\\Users\\daihl\\Desktop\\persons2.json")
    val groupsData = sc.textFile("C:\\Users\\daihl\\Desktop\\groups2.json")

    val personsRDD: RDD[Person] = personsData.flatMap(parsePerson).cache()
    val groupsRDD: RDD[Group] = groupsData.map(parseGroup).cache()
    //将RDD转为DataFrame
    val personsdf = sqlContext.createDataFrame(personsRDD)
    val groupsdf = sqlContext.createDataFrame(groupsRDD)
    //根据groupno进行去重
    val groupsds = groupsdf.dropDuplicates("groupno")

    再通过groupno字段，将两个数据集进行连接，并生成graphx的边

        val relation = personsdf.join(groupsds, personsdf("groupno") === groupsds("groupno"))
    val edges = EdgeRDD.fromEdges(relation.rdd.map(row => Edge(row.getAs[Long]("poidhex"), row.getAs[Long]("goidhex"), ())))

    再将person和group进行合并，作为图中的节点
    由于数据集的合并需要相同的schema，所以需要对person和group进行schema转变

    val newNames=Seq("oidhex", "oid", "name","no","vertextype")    
val personsselect = personsdf.select("poidhex","oid", "name","no","vertextype").dropDuplicates("no").toDF(newNames:_*)
val groupsselect = groupsds.select("goidhex","oid", "name","groupno","vertextype").toDF(newNames:_*)

    最终构建图

        val vertexnode: RDD[(VertexId, (String, String, String))] = personsselect.union(groupsselect).rdd.map(row => (new BigInteger(row(1).toString, 16).longValue(), (row(2).toString, row(3)toString, row(4)toString)))
    val defaultvertexnode = ("null", "null", "null")
    val graph =Graph(vertexnode,edges,defaultvertexnode)

    graphx图的可视化

    最简单的可以利用GraphStream进行可视化(linkuriou.js也值得研究)

        //创建原始可视化对象
    val graphStream:SingleGraph = new SingleGraph("GraphStream")

    // 设置graphStream全局属性. Set up the visual attributes for graph visualization
    // 加载顶点到可视化图对象中
    for ((id,(name:String, no:String, vertextype:String)) <- graph.vertices.collect()) {
      val node = graphStream.addNode(id.toString).asInstanceOf[SingleNode]
      node.addAttribute("ui.label",id  +"\n"+name)
    }
    //加载边到可视化图对象中
    for (Edge(x, y, defaultvertexnode) <- graph.edges.collect()) {
      val edge = graphStream.addEdge(x.toString ++ y.toString,
        x.toString, y.toString,
        true).
        asInstanceOf[AbstractEdge]
    }
    //显示
    graphStream.display()
    image.png

    总结

    1.对Spark、Spark Graphx有了初步的了解和认识
    2.对RDD、DataFrame、DataSet的操作的理解还需要深入

    接下来工作

    1.尝试利用GraphFrames进行构图
    2.尝试利用linkuriou.js进行图的可视化
    3.对用户进行画像分析，找出他的兴趣标签

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          本文标题：Spark Graphx分析豆瓣用户及小组

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