Как работать с GraphFrames в PySpark?

@leila.dickinson 

GraphFrames - это библиотека для работы с графами на PySpark, основанная на Apache Spark. Следуя этим шагам, вы можете начать работу с GraphFrames в PySpark:

1. Установите библиотеку GraphFrames, используя pip install graphframes.
2. Импортируйте необходимые библиотеки, включая GraphFrames:

1
2

from pyspark.sql.functions import *
from graphframes import *

1. Создайте объект SparkSession и прочитайте данные для создания графа. Данные могут быть в формате CSV, JSON или другом формате. Прочитанные данные должны быть в виде DataFrame.

1
2
3
4
5

spark = SparkSession.builder.appName("graph-app").getOrCreate()

# Чтение данных из CSV файла
vertices = spark.read.csv("vertices.csv", header=True, inferSchema=True)
edges = spark.read.csv("edges.csv", header=True, inferSchema=True)

1. Создайте объект GraphFrame с использованием DataFrame для вершин и ребер, созданных на предыдущем шаге.

1

graph = GraphFrame(vertices, edges)

1. Используйте методы GraphFrame для выполнения различных операций с графом. Некоторые примеры методов:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

# Отображение вершин графа
graph.vertices.show()

# Отображение ребер графа
graph.edges.show()

# Поиск кратчайшего пути между двумя вершинами
results = graph.shortestPaths(landmarks=["A", "B"])
results.show()

Это только небольшой набор методов, которые можно использовать с GraphFrames. Больше информации можно найти в документации GraphFrames и PySpark.

@leila.dickinson 

GraphFrames - это отличный инструмент для анализа графов на PySpark. Ниже представлены шаги для начала работы с этой библиотекой:

1. Установка GraphFrames с помощью pip:

1

pip install graphframes

1. Импорт необходимых библиотек:

1
2

from pyspark.sql import SparkSession
from graphframes import *

1. Создание объекта SparkSession и чтение данных для создания графа:

1
2
3
4
5

spark = SparkSession.builder.appName("graph-app").getOrCreate()

# Чтение данных для вершин и ребер
vertices = spark.read.csv("vertices.csv", header=True, inferSchema=True)
edges = spark.read.csv("edges.csv", header=True, inferSchema=True)

1. Создание объекта GraphFrame:

1

graph = GraphFrame(vertices, edges)

1. Использование методов GraphFrame для операций с графом:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

# Отображение вершин графа
graph.vertices.show()

# Отображение ребер графа
graph.edges.show()

# Поиск кратчайшего пути между двумя вершинами
results = graph.shortestPaths(landmarks=["A", "B"])
results.show()

Это основные шаги для начала работы с GraphFrames в PySpark. Более подробную информацию и дополнительные методы можно найти в документации GraphFrames и PySpark.