Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理. 但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时. 接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用. 需要用到的第三方库有:

• GraphStream: 用于画出网络图
• BreezeViz: 用户绘制图的结构化信息, 比如度的分布.

这些第三方库尽管并不完美, 而且有些限制, 但是相对稳定和易于使用.

安装 GraphStream 和 BreezeViz

因为我们只需要绘制静态网络, 所以下载 core 和 UI 两个 JAR 就可以了.

• gs-core-1.2.jar
• gs-ui-1.2.jar

breeze 也需要两个 JAR:

• breeze_2.10-0.9.jar
• breeze-viz_2.10-0.9.jar

由于 BreezeViz 是一个 Scala 库, 它依赖了另一个叫做 JfreeChart 的 Java 库, 所以也需要安装:

• jcommon-1.0.16.jar
• jfreechart-1.0.13.jar

可以到 maven 仓库去下载, 下载完成后放到项目根目录下 lib 文件夹下即可. 用 sbt 来管理依赖比较方便, 所以我使用 sbt 来安装这些依赖:

// Graph Visualization
// https://mvnrepository.com/artifact/org.graphstream/gs-core
libraryDependencies += "org.graphstream" % "gs-core" % "1.2"
// https://mvnrepository.com/artifact/org.graphstream/gs-ui
libraryDependencies += "org.graphstream" % "gs-ui" % "1.2"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.scalanlp/breeze_2.10
libraryDependencies += "org.scalanlp" % "breeze_2.11" % "0.12"
// https://mvnrepository.com/artifact/org.scalanlp/breeze-viz_2.11
libraryDependencies += "org.scalanlp" % "breeze-viz_2.11" % "0.12"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.jfree/jcommon
libraryDependencies += "org.jfree" % "jcommon" % "1.0.24"

// https://mvnrepository.com/artifact/org.jfree/jfreechart
libraryDependencies += "org.jfree" % "jfreechart" % "1.0.19"

画图

导入

在导入环节需要注意的是, 如果是与 GraphX 的 Graph 一同使用, 在导入时将 graphstream 的 Graph 重命名为 GraphStream, 否则都叫 Graph 会有命名空间上的冲突. 当然, 如果只使用一个就无所谓了.

import org.graphstream.graph.{Graph => GraphStream}

绘制

首先是使用 GraphX 加载一个图, 然后将这个图的信息导入 graphstream 的图中进行可视化. 具体是:

1. 创建一个 SingleGraph 对象, 它来自 graphstream:

   val graph: SingleGraph = new SingleGraph("visualizationDemo")
   

2. 我们可以调用 SingleGraph 的 addNode 和 addEdge 方法来添加节点和边, 也可以调用 addAttribute 方法来给图, 或是单独的边和顶点来设置可视化属性. graphsteam API 非常好的一点是, 它将图的结构和可视化用一个类 CSS 的样式文件完全分离了开来, 我们可以通过这个样式文件来控制可视化的方式. 比如, 我们新建一个 stylesheet 文件并放到用户目录下的 style 文件下面:

   node {
      fill-color: #a1d99b;
      size: 20px;
      text-size: 12;
      text-alignment: at-right;
      text-padding: 2;
      text-background-color: #fff7bc;
   }
   edge {
      shape: cubic-curve;
      fill-color: #dd1c77;
      z-index: 0;
      text-background-mode: rounded-box;
      text-background-color: #fff7bc;
      text-alignment: above;
      text-padding: 2;
    }
   

   上面的样式文件定义了节点与边的样式, 更多内容可见其 官方文档.

   准备好样式文件以后, 就可以使用它:

   // Set up the visual attributes for graph visualization
   graph.addAttribute("ui.stylesheet","url(file:/home/xlc/style/stylesheet)")
   graph.addAttribute("ui.quality")
   graph.addAttribute("ui.antialias")
   

ui.quality 和 ui.antialias 属性是告诉渲染引擎在渲染时以质量为先而非速度. 如果不设置样式文件, 顶点与边默认渲染出来的效果是黑色.

3. 加入节点和边. 将 GraphX 所构建图的 VertexRDD 和 EdgeRDD 里面的内容加入到 GraphStream 的图对象中:

   // Given the egoNetwork, load the graphX vertices into GraphStream
   for ((id,_) <- egoNetwork.vertices.collect()) {
    val node = graph.addNode(id.toString).asInstanceOf[SingleNode]
   }
   // Load the graphX edges into GraphStream edges
   for (Edge(x,y,_) <- egoNetwork.edges.collect()) {
    val edge = graph.addEdge(x.toString ++ y.toString, x.toString, y.toString, true).asInstanceOf[AbstractEdge]
   }
   

   加入顶点时, 只需要将顶点的 vertex ID 转换成字符串传入即可.

   对于边, 稍显麻烦. addEdge 的 API 文档在 这里, 我们需要传入 4 个参数. 第一个参数是每条边的字符串标识符, 由于在 GraphX 原有的图中并不存在, 所以我们需要自己创建. 最简单的方式是将这条边的两个端点的 vertex ID 连接起来.

   注意, 在上面的代码中, 为了避免我们的 Scala 代码与 Java 库 GraphStream 互用上的一些问题, 采用了小的技巧. 在 GraphStream 的 org.graphstream.graph.implementations.AbstractGraph API o文档中, addNode 和 addEdge 分别返回顶点和边. 但是由于 GraphStream 是一个第三方的 Java 库, 我们必须强制使用 asInstanceOf[T], 其中 [T] 为 SingleNode 和 AbstractEdge, 作为 addNode 和
   addEdge 的返回类型. 如果我们漏掉了这些显式的类型转换, 可能会得到一个奇怪的异常:

   java.lang.ClassCastException:
   org.graphstream.graph.implementations.SingleNode cannot
   be cast to scala.runtime.Nothing$
   

4. 显示图像

graph.display()

完整示例:

object Visualization {

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

    val sparkConf = new SparkConf()
      .setAppName("GraphStreamDemo")
      .set("spark.master", "local[*]")

    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val graph: SingleGraph = new SingleGraph("graphDemo")

    val vertices: RDD[(VertexId, String)] = sc.parallelize(List(
      (1L, "A"),
      (2L, "B"),
      (3L, "C"),
      (4L, "D"),
      (5L, "E"),
      (6L, "F"),
      (7L, "G")))

    val edges: RDD[Edge[String]] = sc.parallelize(List(
      Edge(1L, 2L, "1-2"),
      Edge(1L, 3L, "1-3"),
      Edge(2L, 4L, "2-4"),
      Edge(3L, 5L, "3-5"),
      Edge(3L, 6L, "3-6"),
      Edge(5L, 7L, "5-7"),
      Edge(6L, 7L, "6-7")))

    val srcGraph = Graph(vertices, edges)

    graph.setAttribute("ui.stylesheet", "url(file:/home/hadoop/style/stylesheet)")
    graph.setAttribute("ui.quality")
    graph.setAttribute("ui.antialias")

//    load the graphx vertices into GraphStream
    for ((id, _) <- srcGraph.vertices.collect()){
      val node = graph.addNode(id.toString).asInstanceOf[SingleNode]
    }

//    load the graphx edges into GraphStream edges
    for (Edge(x, y, _) <- srcGraph.edges.collect()){
      val edge = graph.addEdge(x.toString ++ y.toString, x.toString, y.toString, true).asInstanceOf[AbstractEdge]
    }

    graph.display()

  }
}

graph

至此, 一个简单的示例完成. 更多实用的内容可自行研究.

目前, 如果不消耗大量的计算资源, 对于大规模的网络图绘制仍然缺乏一个有力的工具. 类似的工具有:

• snap: 基于 GraphViz 引擎.
• Gephi: 它是交互式的可视化工具, 尽管它有写多级布局和内置 3D 渲染引擎这样的特色, 但是仍然有些高 CPU 和内存的需求.

另外, zeepelin 也可与 Spark 集成, 可自行了解.

参考：

• Book, Apache Spark Graph Processing.