Как работать с GraphFrames в PySpark?

Пользователь

от leila.dickinson , в категории: Python , год назад

Как работать с GraphFrames в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от vicenta_kertzmann , год назад

@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.

Пользователь

от jakayla , 3 месяца назад

@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.