在《Spark快速大数据分析》里有一段不明觉厉的Scala代码，只用了区区几行即实现了Google的PageRank算法，于是照猫画虎做了个小实验验证了一下。
一、实验环境
spark 1.5.0
二、PageRank算法简介（摘自《Spark快速大数据分析》）
PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例。算法会维护两个数据集：一个由（pageID，linkList）的元素组成，包含每个页面的相邻页面的列表；另一个由（pageID，rank）元素组成，包含每个页面的当前排序值。它按如下步骤进行计算。
将每个页面的排序值初始化为1.0。
在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面（有直接链接的页面）发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。
将每个页面的排序值设为0.15 + 0.85 * contributionsReceived。
最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。
三、模拟数据
假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。相邻页面如下所示：
A：B C
B：A C
C：A B D
D：C
四、测试代码
import org.apache.spark.HashPartitioner
val links = sc.parallelize(List(("A",List("B","C")),("B",List("A","C")),("C",List("A","B","D")),("D",List("C")))).partitionBy(new HashPartitioner(100)).persist()
var ranks=links.mapValues(v=>1.0)
for (i <- 0 until 10) {
val contributions=links.join(ranks).flatMap {
case (pageId,(links,rank)) => links.map(dest=>(dest,rank/links.size))
}
ranks=contributions.reduceByKey((x,y)=>x+y).mapValues(v=>0.15+0.85*v)
}
ranks.sortByKey().collect()执行结果如下图所示。
初始的linksRDD和ranksRDD如下所示：
linksRDD：
Array[(String, List[String])] = Array((A,List(B, C)), (B,List(A, C)), (C,List(A, B, D)), (D,List(C)))
ranksRDD：
Array[(String, Double)] = Array((A,1.0), (B,1.0), (C,1.0), (D,1.0))
首次迭代后的contributionsRDD和ranksRDD如下所示：
contributionsRDD：
Array[(String, Double)] = Array((A,0.5), (A,0.3333333333333333), (B,0.5), (B,0.3333333333333333), (C,0.5), (C,0.5), (C,1.0), (D,0.3333333333333333))
ranksRDD：
Array[(String, Double)] = Array((A,0.8583333333333333), (B,0.8583333333333333), (C,1.8499999999999999), (D,0.43333333333333335))
验证数据：
第1次迭代：
PR(A)=0.15 + 0.85 * (1/2 + 1/3) = 0.858333
PR(B)=0.15 + 0.85 * (1/2 + 1/3) = 0.858333
PR(C)=0.15 + 0.85 * (1/2 + 1/2 + 1/1) = 1.85
PR(D)=0.15 + 0.85 * (1/3) = 0.433333
第2次迭代：
PR(A)=0.15 + 0.85 * (0.858333/2 + 1.85/3) = 1.038958191100
PR(B)=0.15 + 0.85 * (0.858333/2 + 1.85/3) = 1.038958191100
PR(C)=0.15 + 0.85 * (0.858333/2 + 0.858333/2 + 0.433333/1) = 1.247916100000
PR(D)=0.15 + 0.85 * (1.85/3) = 0.67416667
第3次迭代：
PR(A)=0.15 + 0.85 * (1.038958191100/2 + 1.247916100000/3) = 0.945133459550833333
PR(B)=0.15 + 0.85 * (1.038958191100/2 + 1.247916100000/3) = 0.945133459550833333
PR(C)=0.15 + 0.85 * (1.038958191100/2 + 1.038958191100/2 + 0.67416667/1) = 1.606156131935000000
PR(D)=0.15 + 0.85 * (1.247916100000/3) = 0.503576228333333333
五、代码说明（摘自《Spark快速大数据分析》）
这就行了！算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始，然后在每次迭代中不断更新ranks变量。在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出“contributions”来记录每个页面对各个相邻页面的贡献。然后再把这些贡献值按照页面ID（根据获得共享的页面）分别累加起来，把该页面的排序值设为0.15 + 0.85 * contributionsReceived。
虽然代码本身很简单，这个示例程序还是做了不少事情来确保RDD以比较高效的方式进行分区，以最小化通信开销：
（1）请注意，linksRDD在每次迭代中都会和ranks发生连接操作。由于links是一个静态数据集，所以我们在程序一开始的时候就对它进行了分区操作，这样就不需要把它通过网络进行数据混洗了。实际上，linksRDD的字节数一般来说也会比ranks大得多，毕竟它包含每个页面的相邻页面列表（由页面ID组成），而不仅仅是一个Double值，因此这一优化相比PageRank的原始实现（例如普通的MapReduce）节约了相当可观的网络通信开销。
（2）出于相同的原因，我们调用links的persist()方法，将它保留在内存中以供每次迭代使用。
（3）当我们第一次创建ranks时，我们使用mapValues()而不是map()来保留父RDD（links）的分区方式，这样对它进行的第一次连接操作就会开销很小。
（4）在循环体中，我们在reduceByKey()后使用mapValues()；因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了，这样一来，下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效。
scala这语言是真的很简洁，大数据上的通用示例程序wordcount，用scala写一行搞定，如下图所示：
var input = sc.textFile("/NOTICE.txt")
input.flatMap(x=>x.split(" ")).countByValue()