如何使用spark-core實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索

如何使用spark-core實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

需求描述

數(shù)據源是一批網絡日志數(shù)據，每條數(shù)據都有兩個字段srcip和dstip，字段之間以逗號分隔，問題的需求是給定一個srcip和dstip，在給定的搜索深度下檢索這兩個ip之間所有的通聯(lián)路徑。這個問題是網絡日志處理中的一個實際需求，之前在單機的程序中實現(xiàn)過，但是需要將所有的ip對加載到內存中。考慮到如果數(shù)據量太大的情況，可能單節(jié)點的內存無法支撐這樣的操作，但是如果不將ip對全加載內存中，使用深度優(yōu)先遍歷的方法，搜索過程又會很慢。最近在學習spark框架，剛接觸RDD，就是這用RDD來解決這個問題。以下是scala代碼

package com.pxu.spark.core

import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

/**
 *  pxu
 *  2021-01-29 16:57
 */
object FindIpRel {


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val srcIp = args(0) // 源ip
    val dstIp = args(1) // 目標ip
    val depth = args(2).toInt //搜索深度
    val resPath = args(3) //搜索結果的輸出位置

    val conf = new SparkConf().setAppName("findIpRel")
    val sc = new SparkContext(conf)


    /**
     * 從數(shù)據源中構建原始rdd，每一行的數(shù)據形式為a,b
     */

    val ori = sc.textFile("hdfs://master:9000/submitTest/input/ipconn/srcdst.csv")

    /**
     * 對原始Rdd進行元組形式轉化，現(xiàn)在每一行的數(shù)據形式為(a,b)
     * 除此之外還對數(shù)據進行了去重處理，并顯示使用hash分區(qū)器對RDD中的數(shù)據進行分區(qū)
     * 為后面的join操作，做一些優(yōu)化
     */
    val base = ori.map(a => {
      val tmpArr = a.split(",")
      (tmpArr(0), tmpArr(1))
    }).distinct().partitionBy(new HashPartitioner(10))


    /**
     * 這是一個用于保存結果的RDD，其中每一行的形式為(dstIp,List(ip on path))
     * 在查找過程中，發(fā)現(xiàn)了搜索結果后，就會將其并入到res中
     */
    var res = sc.makeRDD[(String,List[String])](List())

    /**
     * 這是一個用于迭代的RDD，其初始化的內容是，首先從baseRdd中過濾出元組第一個元素a是參數(shù)SrcIp的，
     * 然后將其轉化成(b,List(a))的格式，其中b總是代表當前搜索路徑上的尾ip，list中的其他內容代表搜索
     * 路徑上其他的ip
     */
    var iteration = base.filter(_._1.equals(srcIp)).map(a => (a._2,List(a._1)))

    for(i <- 2 to depth){

      /**
       * 1.首先iteration和base按照key進行join，這個操作的意義就是更深一層的搜索，結果RDD的格式是(b,(List(ip on path),c))
       * 2.對數(shù)據進行一次過濾，過去掉那些路徑已經形成環(huán)的元素，成環(huán)的判據就是List(ip on path)中的數(shù)據已經包含c了
       * 3.進行map操作，b并入到List(ip on path)，將c作為新的key，因此此時更深一層的搜索，導致c成為了當前搜索路徑中的尾節(jié)點，
       *   此時RDD中的每一個元素的格式應該是(c,(List(ip on path))
       */
      val tmp = iteration.join(base).filter(a => !a._2._1.contains(a._2._2)).map(a => (a._2._2,a._2._1:+a._1))

      /**
       * 將tmp中已經成功搜索的路徑篩選出來，成功搜索的判據是(c,(List(ip on path)),c與dstIp相等
       */
      val success = tmp.filter(a => a._1.equals(dstIp))

      /**
       * 將成功搜索的數(shù)據合并到res中
       */
      res = res.union(success)
      
      /**
       * 更新iteration
       */
      iteration = tmp.subtract(success)

    }
    
    /**
     * 將成功搜索的路徑并入到res中
     */
    res.union(iteration.filter(a => a._1.equals(dstIp)))

    /**
     * 執(zhí)行一次轉換操作，將res中的元素從(c,(List(ip on path))格式轉換成List(all ip on path)
     */
    val finalResult = res.map(a => a._2 :+ a._1)

    finalResult.saveAsTextFile(resPath)

  }

}

關于如何使用spark-core實現(xiàn)廣度優(yōu)先搜索問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。