Giraph源代码分析（六）——Edge 分析

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1. 在Vertex类中，顶点的存储方式採用邻接表形式。每一个顶点有 VertexId、VertexValue、OutgoingEdges和Halt，boolean型的halt变量用于记录顶点的状态，false时表示active，true表示inactive状态。 片段代码例如以下：

/** Vertex id. */
  private I id;
  /** Vertex value. */
  private V value;
  /** Outgoing edges. */
  private OutEdges<I, E> edges;
  /** If true, do not do anymore computation on this vertex. */
  private boolean halt;
  /** Global graph state **/
  private GraphState<I, V, E, M> graphState;

2 org.apache.giraph.edge.Edge 接口，用于存储顶点的边。每条边包括targetVertexId和edgeValue两个属性。 类关系图例如以下：

     Giraph默认使用DefaultEdge类存储边，该类中有两个变量： I targetVertexId和 E value。I为顶点ID的类型。E为边的类型。注意。DefaultEdge类同一时候继承ReusableEdge<I,E>接口。在ReusableEdge<I,E>类的定义中，有例如以下说明文字：

A complete edge, the target vertex and the edge value. Can only be one edge with a destination vertex id per edge map. This edge can be reused, that is you can set it‘s target vertex ID and edge value. Note: this class is useful for certain optimizations, but it‘s not meant to be exposed to the user. Look at MutableEdge instead.

    从上述说明文字可知，edge能够被重用，仅仅须要改动targetVertexId和value的值即可。即每一个Vertex若有多条出边。仅仅会创建一个DefaultEdge对象来存储边。

3. org.apache.giraph.edge.OutEdges<I,E> 用于存储每一个顶点的out-edges。从Vertex类的定义可知，顶点的每条边都被存储在OutEdges<I,E>类型的edge对象中。OutEdges<I,E>接口的关系图例如以下：

    Giraph默认的使用ByteArrayEdges<I,E>，每一个顶点的全部边都被存储在byte[ ]中。当顶点向它的出边发送消息时，须要遍历Vertex类中的edges对象。

演示样例代码例如以下：

//遍历全部的边。getEdges()返回的是Vertex中的edges对象，
//那么该for循环会调用edges对象的iterator()方法，即调用ByteArrayEdges类中的iterator方法。
for (Edge<LongWritable, FloatWritable> edge : getEdges()) {
	//edge对象表示每条边。默觉得DefaultEdge类型。

    double distance = minDist + edge.getValue().get();
    sendMessage(edge.getTargetVertexId(), new DoubleWritable(distance));
}

以下继续查看代码来证明此观点。

查看ByteArrayEdges类的iterator()方法，例如以下。

 @Override
  public Iterator<Edge<I, E>> iterator() {
    return new ByteArrayEdgeIterator();
  }

返回的是内部类ByteArrayEdgeIterator对象。定义例如以下：

 /**
   * Iterator that reuses the same Edge object.
   */
  private class ByteArrayEdgeIterator
      extends UnmodifiableIterator<Edge<I, E>> {
	 //extendedDataInput存储全部Edge边相应的字节
    /** Input for processing the bytes */
    private ExtendedDataInput extendedDataInput =
        getConf().createExtendedDataInput(
            serializedEdges, 0, serializedEdgesBytesUsed);
	//创建一个Edge对象，默认返回的是DefaultEdge对象。

    /** Representative edge object. */
    private ReusableEdge<I, E> representativeEdge =
        getConf().createReusableEdge();

    @Override
    public boolean hasNext() {
      return serializedEdges != null && extendedDataInput.available() > 0;
    }

    @Override
    public Edge<I, E> next() {
      try {
	    //核心：此处遍历每条Edge时，都是从extendedDataInput读入每天边的数据存储在representativeEdge对象中。
		//从此处就可知，每一个顶点的全部出边仅仅有一个Edge对象， 遍历时改动每条边的数据的就可以
        WritableUtils.readEdge(extendedDataInput, representativeEdge);  
      } catch (IOException e) {
        throw new IllegalStateException("next: Failed on pos " +
            extendedDataInput.getPos() + " edge " + representativeEdge);
      }
      return representativeEdg
	}
  }

总结：当顶点的出度非常大时，此优化甚好，能非常好的节约内存。如UK-2005数据中，顶点的最大出度为 5213。

如果顶点1的出度顶点有<2 , 0.4>。<3 , 7.8> ，<5 , 6.4> 。

例如以下代码：

//定义list列表用于存储出度顶点的Id。
List<LongWritable> list=new ArrayList<LongWritable>();
for (Edge<LongWritable, FloatWritable> edge : getEdges()) {
	list.add(edge.getTargetVertexId());
	System.out.println(list);
}

输出结果为：

[ 2 ]

[ 3 ,  3 ]

[ 5 , 5 , 5 ]

并不是是希望的 [ 2 , 3 , 5 ]

完。

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