PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的很好demo，算法维护两个数据集

1. (pageID,listList) 包含每个页面的相邻页面列表。
2. (pageID,rank) 包含每个页面的当前排序值， pageRank计算过程大致如下：
3. 将每个页面的排序值初始化为1.0
4. 在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面(有直接连接的页面)发松一个值为 rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。
5. 将每个页面的排序值设定为 0.15 + 0.85 *contributionsReceived 其中2 跟3 会重复循环几次，在此过程中算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值，实际操作中一般迭代10次。

package com.sowhat.spark

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{HashPartitioner, SparkConf, SparkContext}

/**
* links = （pageID,LinkList）
* ranks = (pageID,rank)
**/
object MyPageRank {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
   val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("pagerank")

   //创建SparkContext，该对象是提交spark App的入口
   val sc = new SparkContext(conf)

   val links: RDD[(String, Seq[String])] = sc.objectFile[(String, Seq[String])]("filepwd").partitionBy(new HashPartitioner(100)).persist()
   var ranks: RDD[(String, Double)] = links.mapValues(x => 1.0)

   for (i <- 0 until 10) {
     val totalRDD: RDD[(String, (Seq[String], Double))] = links.join(ranks)
     val contributions: RDD[(String, Double)] = totalRDD.flatMap(
       {
         case (pageID, (links, rank)) => links.map(dest => (dest, rank / links.size))
       }
     )
     ranks = contributions.reduceByKey(_ + _).mapValues(v => 0.15 + 0.85 * v)
   }
   ranks.saveAsTextFile("ranks")
 }

}

算法从ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始，然后每次迭代都都不断的更新ranks值，其中主要优化部分如下。

1. linksRDD每次迭代都会跟ranks发生连接操作，因此将大数据集links进行partitionBy 会节约相当多的网络通信优化开销。
2. 跟上面的原因一样，用persist 可以将数据保存早内存中，以供每次迭代使用。
3. 我们在第一次创建ranks时， 我们用mapValues而不是map() 来保留父RDD links的分区方式，这样对第一次连接操作开销减少很多。
4. 循环体中 reduceByKey后使用mapValues 因为reduceByKey已经是哈希分区了，下一次迭代时候效率更快。

建议：为最大化分区相关优化潜在作用，在无需更改元素键的时候尽量使用 mapValues 或 flatMapValues。

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