graphrag mapreduce

### GraphRAG与MapReduce的关系 GraphRAG (Graph Representation and Aggregation) 是一种处理大规模图数据的技术，旨在通过有效的表示和聚合机制来提升图计算效率。当涉及到分布式环境中的应用时，MapReduce作为一种成熟的编程模型可以被用来实现GraphRAG的功能。 在分布式环境中执行GraphRAG操作可以通过MapReduce框架完成。具体来说，在Map阶段，节点及其邻接关系会被映射成键值对形式；而在Reduce阶段，则会基于这些键值对来进行局部聚合运算[^1]。对于更复杂的场景，还可以引入Combiner函数以减少网络传输开销： - **Mapper**: 负责读取输入分片并将其转换为适合后续处理的形式。例如，将每条边转化为一对顶点ID与其属性组成的记录。 - **Combiner**[^2]: 可选组件，通常与Reducer共享相同的逻辑实现。它会在本地汇总来自同一Key的数据项，从而降低发送给Reducer的信息量。 - **Reducer**: 接收由多个Mappers产生的中间结果，并对其进行进一步加工得到最终输出。比如统计某个特定子图内的连接度分布情况等。 下面是一个简单的Python伪代码示例展示了如何利用PySpark（支持MapReduce语义的大数据分析工具）实现基本的GraphRAG功能： ```python from pyspark import SparkContext, RDD def mapper(edge_line): """解析边列表文件行""" src_node, dst_node = edge_line.strip().split() yield int(src_node), ('out', int(dst_node)) yield int(dst_node), ('in', int(src_node)) def reducer(key_value_pairs): """聚合相邻节点信息""" key, values = key_value_pairs in_links = set([v[1] for v in values if v[0]=='in']) out_links = set([v[1] for v in values if v[0]=='out']) return key, {'degree':len(in_links)+len(out_links), 'neighbors':list(in_links.union(out_links))} sc = SparkContext(appName="Simple Graph RAG Example") edges_rdd:RDD = sc.textFile("hdfs://path/to/edgelist.txt").flatMap(mapper).groupByKey() result = edges_rdd.map(reducer) for node_id, info_dict in result.collect(): print(f"Node {node_id}: Degree={info_dict['degree']}, Neighbors={info_dict['neighbors']}") ``` 此段程序首先定义了两个辅助函数`mapper()` 和 `reducer()`, 它们分别对应于上述提到的地图(Map)过程以及化简(Reduce) 过程。接着创建了一个名为`edges_rdd` 的弹性分布式数据集 (Resilient Distributed Dataset)，该对象包含了所有待处理边缘记录经过map之后的结果。最后调用了reduce方法获得每个结点的相关统计数据。