全部产品
Search
文档中心

人工智能平台 PAI:最大连通子图

更新时间:Jan 31, 2024

最大连通子图算法用于识别无向图中最大的连通部分,即图中最大的节点集合,其中任意两节点间都可通过路径相连。该算法常用于网络分析、图像处理等领域。它通过深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历图,识别所有连通组件,再从中找出包含节点最多的子图。

配置组件

方法一:可视化方式

在Designer工作流页面添加最大连通子图组件,并在界面右侧配置相关参数:

参数类型

参数

描述

字段设置

起始节点

边表的起点所在列。

结束节点

边表的终点所在列。

执行调优

进程数量

作业并行执行的节点数。数字越大并行度越高,但是框架通讯开销会增大。

进程内存

单个作业可使用的最大内存量,单位:MB,默认值为4096。

如果实际使用内存超过该值,会抛出OutOfMemory异常。

数据切分大小

数据切分的大小,单位:MB,默认值为64。

方法二:PAI命令方式

使用PAI命令配置最大连通子图组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用,详情请参见场景4:在SQL脚本组件中执行PAI命令

PAI -name MaximalConnectedComponent
    -project algo_public
    -DinputEdgeTableName=MaximalConnectedComponent_func_test_edge
    -DfromVertexCol=flow_out_id
    -DtoVertexCol=flow_in_id
    -DoutputTableName=MaximalConnectedComponent_func_test_result;

参数

是否必选

默认值

描述

inputEdgeTableName

输入边表名。

inputEdgeTablePartitions

全表读入

输入边表的分区。

fromVertexCol

输入边表的起点所在列。

toVertexCol

输入边表的终点所在列。

outputTableName

输出表名。

outputTablePartitions

输出表的分区。

lifecycle

输出表的生命周期。

workerNum

未设置

作业并行执行的节点数。数字越大并行度越高,但是框架通讯开销会增大。

workerMem

4096

单个作业可使用的最大内存量,单位:MB,默认值为4096。

如果实际使用内存超过该值,会抛出OutOfMemory异常。

splitSize

64

数据切分的大小,单位:MB。

使用示例

  1. 添加SQL脚本组件,输入以下SQL语句生成训练数据。

    drop table if exists MaximalConnectedComponent_func_test_edge;
    create table MaximalConnectedComponent_func_test_edge as
    select * from
    (
      select '1' as flow_out_id,'2' as flow_in_id
      union all
      select '2' as flow_out_id,'3' as flow_in_id
      union all
      select '3' as flow_out_id,'4' as flow_in_id
      union all
      select '1' as flow_out_id,'4' as flow_in_id
      union all
      select 'a' as flow_out_id,'b' as flow_in_id
      union all
      select 'b' as flow_out_id,'c' as flow_in_id
    )tmp;
    drop table if exists MaximalConnectedComponent_func_test_result;
    create table MaximalConnectedComponent_func_test_result
    (
      node string,
      grp_id string
    );

    对应的数据结构图:

    image

  2. 添加SQL脚本组件,输入以下PAI命令进行训练。

    drop table if exists ${o1};
    PAI -name MaximalConnectedComponent
        -project algo_public
        -DinputEdgeTableName=MaximalConnectedComponent_func_test_edge
        -DfromVertexCol=flow_out_id
        -DtoVertexCol=flow_in_id
        -DoutputTableName=${o1};
  3. 右击上一步的组件,选择查看数据 > SQL脚本的输出,查看训练结果。

    | node1 | grp_id |
    | ----- | ------ |
    | a     | c      |
    | b     | c      |
    | c     | c      |
    | 1     | 4      |
    | 2     | 4      |
    | 3     | 4      |
    | 4     | 4      |