实验5 图的三角形计数1

【实验5 图的三角形计数1】 实验的焦点在于解决图的三角形计数问题，这是图计算领域的一个基础任务，对复杂网络分析，尤其是社交网络分析具有重要意义。Spark的GraphX库提供了三角形计数的算法API，使得这个问题在大数据处理中变得更为便捷。在这个实验中，我们将使用Hadoop系统来实现Twitter社交网络图的三角形计数。 **实验任务** 我们需要把社交网络视为一个图，其中人是顶点，人与人的关注关系形成边。在这个实验中，只考虑单向的关注关系，即“王五”关注“李四”，在图中表现为一条从“王五”到“李四”的有向边。为了进行三角形计数，我们必须先将有向边转换为无向边，遵循以下规则：如果存在(A→B)或(B→A)，则添加A-B作为无向边。例如，图1展示了这个转换过程。 接下来，我们需要在无向图上统计三角形的数量。三角形由三个顶点和三条相连的边构成。在图1的例子中，存在三个三角形。 **输入和输出** 输入数据是一个文件，包含多行，每行由两个以空格分隔的整数表示，表示从A到B的有向边。输出要求是将统计出的三角形个数写入HDFS的文件中，同时需要提供输出文件的路径以及实验报告。 **实验设计** 1. **Map阶段**: 输入是带有有向边的图数据，Map阶段需要识别每条边并将其转换为无向边。Key为边的两个顶点ID，Value为一个标记，表明这两个顶点之间存在边。 2. **Reduce阶段**: Reduce阶段的主要任务是找出共享公共边的三元组，即三角形。Key为三元组的组合，Value为计数，表示这个三元组出现的次数。通过累加Value可以得到三角形的数量。 **实验报告** 1. **设计思路**：详细解释Map和Reduce阶段的设计，包括K和V的类型，以及如何通过Map和Reduce找出三角形。 2. **运行结果**：展示在不同数据集（如Twitter）上的三角形计数，并记录每个Job的运行时间。 3. **性能分析**：分析程序运行效率，如数据处理速度、资源消耗等。 4. **优化建议**：讨论当前实现的局限性，提出可能的性能提升和扩展性改进方案。 5. **源代码和运行说明**：提供源代码、可执行JAR包，以及在Hadoop集群上运行JAR包的指令。 6. **JobTracker报告**：附上JobTracker的WebUI执行报告，确保包含每个MapReduce Job的详细信息。 **选做内容** 如果更改逻辑为IF ( A→B) AND (B→A) THEN A-B，那么只有当双向关注关系存在时才会形成无向边。这将导致更少的无向边，因此统计出的三角形数量也会减少。在新的逻辑下，需要重新执行实验以获取新的三角形计数结果。 这个实验旨在锻炼学生在Hadoop上使用MapReduce处理图数据的能力，以及对图的三角形计数问题的理解和实现。通过这个实验，学生不仅可以掌握基本的图计算技术，还能深入理解大数据处理的流程和性能优化。