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MaxCompute:PageRank

最終更新日:Jan 07, 2025

PageRankは、webページをランク付けするために使用されるアルゴリズムです。 PageRankの入力は有向グラフです。 各頂点はウェブページを表す。 各エッジは、2つのウェブページ間のリンクを表す。 ウェブページが接続されていない場合、頂点間にエッジは存在しない。

制御ポリシー機能の動作

PageRankアルゴリズムの仕組み:

  • 初期化: 頂点値はPageRankのランク値を示します。 ランク値はDOUBLEタイプです。 初期化中、各頂点の値は1/TotalNumVerticesです。

  • イテレーション式:

    PageRank(i) = 0.15/TotalNumVertices + 0.85 × 合計の値

    sumは、中心iを指す各頂点のPageRank(j)/out_degree(j) を合計するために使用されます。 式中のjは、中心iを指す各頂点を指す。

PageRankアルゴリズムは、MaxCompute Graphプログラムに適しています。 各頂点jは、そのPageRank値を維持し、各反復において、PageRank(j)/out_degree(j) をその隣接する頂点 (投票のため) に送信する。 次の反復では、各頂点は反復式を使用してPageRank値を再計算します。

前提条件

Graphジョブを記述して、必要なテスト環境を設定しました。

テストの準備

このテストは、MaxComputeクライアントからクラスターにジョブを送信することによって実行されます。 最初にローカルテストを実行することもできます。 詳細については、「ローカルデバッグ」をご参照ください。

  1. graph-examples. JARという名前のテストプログラム用のjarファイルを準備し、MaxComputeクライアントのbinディレクトリ内のdata\resourcesフォルダーに保存します。

  2. PageRankのテストテーブルとリソースを準備します。

    1. テストテーブルの作成

      CREATE TABLE pagerank_in(vertex STRING, des_1 STRING, des_2 STRING);
      CREATE TABLE pagerank_out(vertex_id STRING, vertex_value DOUBLE);
    2. テストソースの追加

      -- Use the -f override option to ignore files on the first addition.
      add jar data\resources\graph-examples.jar -f;
  3. Tunnelコマンドを実行して、data.txtファイルをMaxComputeクライアントbinディレクトリからpagerank_inテーブルにインポートします。

    tunnel upload data.txt pagerank_in;

    data.txtファイルのデータを次に示します。

    1,2,4
    2,1,3
    4,2,3
    3,1,2

テスト手順

MaxComputeクライアントでPageRankテストを実行します。

jar -resources graph-examples.jar -classpath data\resources\graph-examples.jar
com.aliyun.odps.graph.PageRank pagerank_in pagerank_out

想定される結果

ジョブが正常に完了した後、出力テーブルpagerank_outの内容は次のとおりです。

+------------+--------------+
| vertex_id  | vertex_value |
+------------+--------------+
| 1          | 0.2781238395149928 |
| 2          | 0.3245614688676814 |
| 3          | 0.24161225195637787 |
| 4          | 0.155702636559485 |
+------------+--------------+

サンプルコード

import java.io.IOException;

import org.apache.log4j.Logger;

import com.aliyun.odps.io.WritableRecord;
import com.aliyun.odps.graph.ComputeContext;
import com.aliyun.odps.graph.GraphJob;
import com.aliyun.odps.graph.GraphLoader;
import com.aliyun.odps.graph.MutationContext;
import com.aliyun.odps.graph.Vertex;
import com.aliyun.odps.graph.WorkerContext;
import com.aliyun.odps.io.DoubleWritable;
import com.aliyun.odps.io.LongWritable;
import com.aliyun.odps.io.NullWritable;
import com.aliyun.odps.data.TableInfo;
import com.aliyun.odps.io.Text;
import com.aliyun.odps.io.Writable;

public class PageRank {

  private final static Logger LOG = Logger.getLogger(PageRank.class);

  public static class PageRankVertex extends
      Vertex<Text, DoubleWritable, NullWritable, DoubleWritable> {

    @Override
    public void compute(
        ComputeContext<Text, DoubleWritable, NullWritable, DoubleWritable> context,
        Iterable<DoubleWritable> messages) throws IOException {
      if (context.getSuperstep() == 0) {
        setValue(new DoubleWritable(1.0 / context.getTotalNumVertices()));
      } else if (context.getSuperstep() >= 1) {
        double sum = 0;
        for (DoubleWritable msg : messages) {
          sum += msg.get();
        }
        DoubleWritable vertexValue = new DoubleWritable(
            (0.15f / context.getTotalNumVertices()) + 0.85f * sum);
        setValue(vertexValue);
      }
      if (hasEdges()) {
        context.sendMessageToNeighbors(this, new DoubleWritable(getValue()
            .get() / getEdges().size()));
      }
    }

    @Override
    public void cleanup(
        WorkerContext<Text, DoubleWritable, NullWritable, DoubleWritable> context)
        throws IOException {
      context.write(getId(), getValue());
    }
  }

  public static class PageRankVertexReader extends
      GraphLoader<Text, DoubleWritable, NullWritable, DoubleWritable> {

    @Override
    public void load(
        LongWritable recordNum,
        WritableRecord record,
        MutationContext<Text, DoubleWritable, NullWritable, DoubleWritable> context)
        throws IOException {
      PageRankVertex vertex = new PageRankVertex();
      vertex.setValue(new DoubleWritable(0));
      vertex.setId((Text) record.get(0));
      System.out.println(record.get(0));

      for (int i = 1; i < record.size(); i++) {
        Writable edge = record.get(i);
        System.out.println(edge.toString());
        if (!( edge.equals(NullWritable.get()))) {
          vertex.addEdge(new Text(edge.toString()), NullWritable.get());
        }
      }
      LOG.info("vertex edgs size: "
          + (vertex.hasEdges() ? vertex.getEdges().size() : 0));
      context.addVertexRequest(vertex);
    }

  }

  private static void printUsage() {
    System.out.println("Usage: <in> <out> [Max iterations (default 30)]");
    System.exit(-1);
  }

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    if (args.length < 2)
      printUsage();

    GraphJob job = new GraphJob();

    job.setGraphLoaderClass(PageRankVertexReader.class);
    job.setVertexClass(PageRankVertex.class);
    job.addInput(TableInfo.builder().tableName(args[0]).build());
    job.addOutput(TableInfo.builder().tableName(args[1]).build());

    // default max iteration is 30
    job.setMaxIteration(30);
    if (args.length >= 3)
      job.setMaxIteration(Integer.parseInt(args[2]));

    long startTime = System.currentTimeMillis();
    job.run();
    System.out.println("Job Finished in "
        + (System.currentTimeMillis() - startTime) / 1000.0 + " seconds");
  }
}
            

説明:

  • 23行目: PageRankVertexクラスを定義します。

    • 頂点の値は、現在の頂点 (Web ページ) の PageRank 値を示します。

    • compute() メソッドは、次の反復式を使用して頂点値を更新します。PageRank(i) = 0.15/TotalNumVertices + 0.85 × 合計値

    • cleanup() メソッドは、頂点と PageRank 値を結果テーブルに書き込みます。

  • 行55: PageRankVertexReaderクラスを定義し、グラフをロードし、テーブル内の各レコードを頂点に解決します。 テーブルの最初の列はソース頂点で、他の列は宛先頂点です。

  • 行88: main関数を含め、GraphJobクラスを定義し、反復の最大数、入出力テーブル、およびVertexとGraphLoaderの実装を指定します。 デフォルトでは、最大30回の反復を実行できます。