实验数据为facebook.csv，根据给定的网页数据，找出第一个字段为引用的网页id，第二个字段为被引用的网页id，两个字段就构成一条边，引用节点和被引用节点合起来就构成图的顶点集。使用GraphFrame的PageRank算法，找出最重要的前20个网站。

请先确保已经正确安装了GraphFrame库，并且已经将数据文件facebook.csv上传到了Spark的工作目录中。

然后，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

from graphframes import *
from pyspark.sql.functions import col

2. 读取数据文件，并将其转换为DataFrame格式：

data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("facebook.csv")

3. 构建图的顶点集和边集：

vertices = data.select(col("cited_id").alias("id")).distinct()
edges = data.select(col("cited_id").alias("src"), col("citing_id").alias("dst"))

4. 使用GraphFrame库构建图：

g = GraphFrame(vertices, edges)

5. 运行PageRank算法：

pr = g.pageRank(resetProbability=0.15, tol=0.01)

6. 找出最重要的前20个网站：

top20 = pr.vertices.orderBy(pr.vertices.pagerank.desc()).limit(20)

7. 输出结果：

top20.show()

完整代码如下：

from graphframes import *
from pyspark.sql.functions import col

data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("facebook.csv")

vertices = data.select(col("cited_id").alias("id")).distinct()
edges = data.select(col("cited_id").alias("src"), col("citing_id").alias("dst"))

g = GraphFrame(vertices, edges)

pr = g.pageRank(resetProbability=0.15, tol=0.01)

top20 = pr.vertices.orderBy(pr.vertices.pagerank.desc()).limit(20)

top20.show()