Что такое PageRank и как его реализовать на Spark

Алгоритм PageRank – это один из фундаментальных алгоритмов в области поисковых систем и анализа графов. Он был разработан Ларри Пейджем и Сергеем Брином в начале 1990-х годов и лег в основу поисковой системы Google. Алгоритм PageRank оценивает важность веб-страницы на основе количества и качества ссылок, которые указывают на эту страницу.  Идея PageRank основана на предположении, что веб-страница считается важной, если на нее ссылается много других важных страниц. По сути, PageRank рассматривает ссылки между страницами как голоса или голосование. Если страница получает много ссылок от других страниц, она считается важной и получает более высокий ранг. PageRank вычисляется итерационно. В начале каждой итерации, каждая страница имеет одинаковый начальный ранг. Затем в процессе итераций значения ранга обновляются на основе формулы, указанной выше. Итерации продолжаются до тех пор, пока изменения PageRank между последовательными итерациями не станут незначительными. В этой статье мы рассмотрим реализацию данного алгоритма на Apache Spark с использованием языка Python.

Особенности реализации PageRank на Spark

Для начала представим граф в виде списка ребер, где каждое ребро – это пара страниц, связанных между собой:

from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("PageRankExample")
sc = SparkContext(conf=conf)
# Загрузка данных в формате (source, destination)
data = [("page1", "page2"), ("page1", "page3"), ("page2", "page1"), ("page3", "page2"), ("page3", "page4")]
# Создание RDD
edges_rdd = sc.parallelize(data)

Далее мы создадим граф, используя загруженные данные. В Apache Spark для работы с графами существует библиотека GraphX, которую мы также будем использовать:

from graphframes import GraphFrame
# Создание DataFrame из RDD с ребрами
edges_df = edges_rdd.toDF(["src", "dst"])
# Создание вершин (уникальных страниц) на основе ребер
vertices_df = edges_df.selectExpr("src as id").distinct()
# Создание объекта GraphFrame
graph = GraphFrame(vertices_df, edges_df)

Вышеприведенные шаги являются подготовительными. Теперь можно реализовать непосредственно сам алгоритм. Apache Spark предоставляет метод pageRank() для вычисления PageRank на графах:

# Вычисление PageRank
pagerank_df = graph.pageRank(resetProbability=0.15, tol=0.01)
# Вывод результата
pagerank_df.vertices.show()
Мы можем отсортировать страницы по их PageRank и вывести наиболее важные страницы:
# Сортировка страниц по убыванию PageRank
top_pages = pagerank_df.vertices.orderBy(pagerank_df.vertices.pagerank.desc())
# Вывод наиболее важных страниц
top_pages.show()

Таким образом, PageRank – это мощный инструмент для определения важности веб-страниц в графе ссылок, и Apache Spark позволяет эффективно выполнять вычисления на больших объемах данных, делая его идеальным инструментом для реализации данного алгоритма. Это делает фреймворк Apache Spark весьма полезным средством для Data Scientist’а и разработчика распределенных Big Data приложений.

Больше подробностей про применение Apache Spark в проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы узнаете на практических курсах по Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

• Графовые алгоритмы в Apache Spark
• Машинное обучение в Apache Spark
• Потоковая обработка в Apache Spark
• Основы Apache Spark для разработчиков
• Анализ данных с Apache Spark
• Разработка и внедерение ML-решений
• Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Источники

1. https://spark.apache.org/documentation.html
2. К.Харау, Э.Ковински, П.Венделл, М.Захария. Изучаем Spark: молниеносный анализ данных