编写Graph_云原生大数据计算服务 MaxCompute(MaxCompute)-阿里云帮助中心

本文将以单源最短距离（Single Source Shortest Path，SSSP）算法为例，为您介绍如何编写Graph作业。

前提条件

已安装并配置MaxCompute客户端，并与MaxCompute实例建立连接，详情请参见MaxCompute客户端。
已准备IDEA 2024开发工具，并已安装并配置对应版本MaxCompute Studio（更新时间在2024年度即可），详情请参见安装MaxCompute Studio和配置MaxCompute Studio。
已配置Maven版本apache-maven-3.5.0。
已安装JDK 1.8或以上版本。
已准备数据文件。本文以sssp.txt文件为例进行演示，数据示例如下。
```
1 2:2,3:1,4:4
2 1:2,3:2,4:1
3 1:1,2:2,5:1
4 1:4,2:1,5:1
5 3:1,4:1
```

操作步骤

运行MaxCompute客户端，并执行如下命令创建输入表sssp_in和输出表sssp_out。

CREATE TABLE sssp_in (v bigint, es string);
CREATE TABLE sssp_out (vertex bigint, value bigint);

执行Tunnel命令，上传sssp.txt文件中的数据至表sssp_in，并以空格键作为两列的分隔符。
```
tunnel u -fd " " sssp.txt sssp_in;
```
说明
本示例将sssp.txt文件保存在MaxCompute客户端bin目录下，实际操作中需要注意sssp.txt文件的保存路径。
编写SSSP示例。
1. 在IntelliJ IDEA中，创建MaxCompute Java Module，并命名为odps-graph-example-sssp。
  说明
  创建MaxCompute Java Module。详情请参见创建MaxCompute Java Module。
2. 在新建的odps-graph-example-sssp中，创建BaseLoadingVertexResolver类和SSSP类。Java代码详情，请参见单源最短距离有向图。pom.xml文件引用配置代码如下。
```
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-core</artifactId>
    <version>0.48.0-public</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-sdk-graph</artifactId>
    <version>0.48.0-public</version>
</dependency>


<dependency>
    <groupId>com.aliyun.odps</groupId>
    <artifactId>odps-graph-local</artifactId>
    <version>0.48.0-public</version>
</dependency>
```
3. 在IntelliJ IDEA中，通过MaxCompute Studio完成一键式打包。操作详情，请参见打包、上传及注册。
  说明
  本示例将部署到MaxCompute项目的JAR包命名为odps-graph-example-sssp.jar。
在MaxCompute客户端，执行如下命令运行SSSP。
```
jar -libjars odps-graph-example-sssp.jar -classpath <LOCAL_JAR_PATH>/odps-graph-example-sssp.jar SSSP 1 sssp_in sssp_out;
```
LOCAL_JAR_PATH：odps-graph-example-sssp.jar的本地路径。
完成后执行select * from sssp_out;查询sssp_out表，验证运行结果。
```
vertex    value
1        0
2        2
3        1
4        3
5        2
```
- vertex：代表当前顶点。
- value：代表当前vertex到达源点（1）的最短距离。
说明
如果您需要使用Graph功能，直接提交图计算作业即可。