編寫Graph - MaxCompute

本文將以SSSP演算法為例，為您介紹如何提交Graph作業。

Graph作業的提交方式與MapReduce基本相同。如果您使用Maven，可以從 Maven庫中搜尋 odps-sdk-graph擷取不同版本的Java SDK，相關配置資訊如下所示：

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-graph</artifactId>
    <version>0.20.7</version>
</dependency>

操作步驟

進入console並運行odpscmd。

建立輸入表和輸出表。

create table sssp_in (v bigint, es string);
create table sssp_out (v bigint, l bigint);

建立表的更多語句請參見表操作。

上傳資料。
本機資料的內容如下：
```
1 2:2,3:1,4:4
2 1:2,3:2,4:1
3 1:1,2:2,5:1
4 1:4,2:1,5:1
5 3:1,4:1
```
以空格鍵做兩列的分隔字元，執行Tunnel命令上傳資料。
```
tunnel u -fd " " sssp.txt sssp_in;
```
編寫SSSP樣本。
根據Graph開發外掛程式的介紹，本地編譯、調試SSSP演算法樣本。本樣本中假設代碼被打包為 odps-graph-example-sssp.jar。

说明僅需要將SSSP代碼打包即可，不需要同時將SDK打入 odps-graph-example-sssp.jar中。
添加Jar資源。
```
add jar $LOCAL_JAR_PATH/odps-graph-example-sssp.jar;
```
说明建立資源的介紹請參見資源操作。

運行SSSP。

jar -libjars odps-graph-example-sssp.jar -classpath $LOCAL_JAR_PATH/odps-graph-example-sssp.jar com.aliyun.odps.graph.example.SSSP 1 sssp_in sssp_out;

Jar命令用於運行MaxCompute Graph作業，用法與MapReduce作業的運行命令完全一致。

Graph作業執行時命令列會列印工作執行個體ID，執行進度，結果Summary等。

輸出樣本如下所示：

ID = 20130730160742915gl205u3
2013-07-31 00:18:36     SUCCESS
Summary:
Graph Input/Output
Total input bytes=211
Total input records=5
Total output bytes=161
Total output records=5
graph_input_[bsp.sssp_in]_bytes=211
graph_input_[bsp.sssp_in]_records=5
graph_output_[bsp.sssp_out]_bytes=161
graph_output_[bsp.sssp_out]_records=5
Graph Statistics
Total edges=14
Total halted vertices=5
Total sent messages=28
Total supersteps=4
Total vertices=5
Total workers=1
Graph Timers
Average superstep time (milliseconds)=7
Load time (milliseconds)=8
Max superstep time (milliseconds) =14
Max time superstep=0
Min superstep time (milliseconds)=5
Min time superstep=2
Setup time (milliseconds)=277
Shutdown time (milliseconds)=20
Total superstep time (milliseconds)=30
Total time (milliseconds)=344
OK

说明如果您需要使用Graph功能，直接開通提交圖計算作業即可。