如何使用spark-core实现广度优先搜索

如何使用spark-core实现广度优先搜索，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

需求描述

数据源是一批网络日志数据，每条数据都有两个字段srcip和dstip，字段之间以逗号分隔，问题的需求是给定一个srcip和dstip，在给定的搜索深度下检索这两个ip之间所有的通联路径。这个问题是网络日志处理中的一个实际需求，之前在单机的程序中实现过，但是需要将所有的ip对加载到内存中。考虑到如果数据量太大的情况，可能单节点的内存无法支撑这样的操作，但是如果不将ip对全加载内存中，使用深度优先遍历的方法，搜索过程又会很慢。最近在学习spark框架，刚接触RDD，就是这用RDD来解决这个问题。以下是scala代码

package com.pxu.spark.coreimport org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}/** *  pxu *  2021-01-29 16:57 */object FindIpRel {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val srcIp = args(0) // 源ip    val dstIp = args(1) // 目标ip    val depth = args(2).toInt //搜索深度    val resPath = args(3) //搜索结果的输出位置    val conf = new SparkConf().setAppName("findIpRel")    val sc = new SparkContext(conf)    /**     * 从数据源中构建原始rdd，每一行的数据形式为a,b     */    val ori = sc.textFile("hdfs://master:9000/submitTest/input/ipconn/srcdst.csv")    /**     * 对原始Rdd进行元组形式转化，现在每一行的数据形式为(a,b)     * 除此之外还对数据进行了去重处理，并显示使用hash分区器对RDD中的数据进行分区     * 为后面的join操作，做一些优化     */    val base = ori.map(a => {      val tmpArr = a.split(",")      (tmpArr(0), tmpArr(1))    }).distinct().partitionBy(new HashPartitioner(10))    /**     * 这是一个用于保存结果的RDD，其中每一行的形式为(dstIp,List(ip on path))     * 在查找过程中，发现了搜索结果后，就会将其并入到res中     */    var res = sc.makeRDD[(String,List[String])](List())    /**     * 这是一个用于迭代的RDD，其初始化的内容是，首先从baseRdd中过滤出元组第一个元素a是参数SrcIp的，     * 然后将其转化成(b,List(a))的格式，其中b总是代表当前搜索路径上的尾ip，list中的其他内容代表搜索     * 路径上其他的ip     */    var iteration = base.filter(_._1.equals(srcIp)).map(a => (a._2,List(a._1)))    for(i <- 2 to depth){      /**       * 1.首先iteration和base按照key进行join，这个操作的意义就是更深一层的搜索，结果RDD的格式是(b,(List(ip on path),c))       * 2.对数据进行一次过滤，过去掉那些路径已经形成环的元素，成环的判据就是List(ip on path)中的数据已经包含c了       * 3.进行map操作，b并入到List(ip on path)，将c作为新的key，因此此时更深一层的搜索，导致c成为了当前搜索路径中的尾节点，       *   此时RDD中的每一个元素的格式应该是(c,(List(ip on path))       */      val tmp = iteration.join(base).filter(a => !a._2._1.contains(a._2._2)).map(a => (a._2._2,a._2._1:+a._1))      /**       * 将tmp中已经成功搜索的路径筛选出来，成功搜索的判据是(c,(List(ip on path)),c与dstIp相等       */      val success = tmp.filter(a => a._1.equals(dstIp))      /**       * 将成功搜索的数据合并到res中       */      res = res.union(success)            /**       * 更新iteration       */      iteration = tmp.subtract(success)    }        /**     * 将成功搜索的路径并入到res中     */    res.union(iteration.filter(a => a._1.equals(dstIp)))    /**     * 执行一次转换操作，将res中的元素从(c,(List(ip on path))格式转换成List(all ip on path)     */    val finalResult = res.map(a => a._2 :+ a._1)    finalResult.saveAsTextFile(resPath)  }}

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