背景

简单分析一下GraphX是怎么为图数据建模和存储的。

入口

可以看GraphLoader的函数，

def edgeListFile(
      sc: SparkContext,
      path: String,
      canonicalOrientation: Boolean = false,
      numEdgePartitions: Int = -1,
      edgeStorageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_ONLY,
      vertexStorageLevel: StorageLevel = StorageLevel.MEMORY_ONLY)
    : Graph[Int, Int]

1. path可以是本地路径(文件或文件夹)，也可以是hdfs路径，本质上是使用sc.textFile来生成HadoopRDD的，numEdgePartitions是分区数。
2. Graph的存储是分EdgeRDD和VertexRDD两块，可以分别设置StorageLevel。默认是内存。
3. 这个函数接受边文件，即’1 2’, ‘4 1’这样的点到点的数据对组成的文件。把这份文件按分区数和存储level转化成一个可以操作的图。

流程

1. sc.textFile读文件，生成原始的RDD
2. 每个分区(的计算节点)把每条记录放进PrimitiveVector里，这个结构是spark里为primitive数据优化的存储结构。
3. 把PrimitiveVector里的数据一条条取出，转化成EdgePartition，即EdgeRDD的分区实现。这个过程中生成了面向列存的结构：src点的array，dst点的array，edge的属性array，以及两个正反向map(用于对应点的local id和global id)。
4. 对EdgeRDD 做一次count触发这次边建模任务，真正persist起来。
5. 用EdgePartition去生成一个RoutingTablePartition，里面是vertexId到partitionId的对应关系，借助RoutingTablePartition生成VertexRDD。
6. 由EdgeRDD和VertexRDD生成Graph。前者维护了边的属性、边两头顶点的属性、两头顶点各自的global vertexID、两头顶点各自的local Id（在一个edge分区里的array index）、用于寻址array的正反向map。后者维护了点存在于哪个边的分区上的Map。

以下是代码，比较清晰地展现了内部存储结构。

private[graphx]
class EdgePartition[
    @specialized(Char, Int, Boolean, Byte, Long, Float, Double) ED: ClassTag, VD: ClassTag](
    localSrcIds: Array[Int],
    localDstIds: Array[Int],
    data: Array[ED],
    index: GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap[VertexId, Int],
    global2local: GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap[VertexId, Int],
    local2global: Array[VertexId],
    vertexAttrs: Array[VD],
    activeSet: Option[VertexSet])
  extends Serializable {

/**
 * Stores the locations of edge-partition join sites for each vertex attribute in a particular
 * vertex partition. This provides routing information for shipping vertex attributes to edge
 * partitions.
 */
private[graphx]
class RoutingTablePartition(
    private val routingTable: Array[(Array[VertexId], BitSet, BitSet)]) extends Serializable {

细节

分区摆放

EdgeRDD的分区怎么切分的呢？因为数据是根据HadoopRDD从文件里根据offset扫出来的。可以理解为对边数据的切分是没有任何处理的，因为文件也没有特殊排列过，所以切分成多少个分区应该就是随机的。

VertexRDD的分区怎么切分的呢？EdgeRDD生成的vertexIdToPartitionId这份RDD数据是RDD[VertexId, Int]型，它根据hash分区规则，分成和EdgeRDD分区数一样大。所以VertexRDD的分区数和Edge一样，分区规则是Long取hash。

所以我可以想象的计算过程是：

对点操作的时候，首先对vertexId(是个Long)进行hash，找到对应分区的位置，在这个分区上，如果是内存存储的VertexRDD，那很快可以查到它的边所在的几个Edge分区的所在位置，然后把计算分到这几个Edge所在的分区上去计算。

第一步根据点hash后找边分区位置的过程就类似一次建好索引的查询。

配官方图方面理解：

高效数据结构

对原生类型的存储和读写有比较好的数据结构支持，典型的是EdgePartition里使用的map：

/**
 * A fast hash map implementation for primitive, non-null keys. This hash map supports
 * insertions and updates, but not deletions. This map is about an order of magnitude
 * faster than java.util.HashMap, while using much less space overhead.
 *
 * Under the hood, it uses our OpenHashSet implementation.
 */
private[graphx]
class GraphXPrimitiveKeyOpenHashMap[@specialized(Long, Int) K: ClassTag,
                              @specialized(Long, Int, Double) V: ClassTag](

以及之前提到的vector

/**
 * An append-only, non-threadsafe, array-backed vector that is optimized for primitive types.
 */
private[spark]
class PrimitiveVector[@specialized(Long, Int, Double) V: ClassTag](initialSize: Int = 64) {
  private var _numElements = 0
  private var _array: Array[V] = _

全文完 :)

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