实训2.某社交网站经过几年的运营，积累了非常多的用户，访问量也非常庞大。用户的粉丝数在一定程度上可以体现该用户的影响力。现有一份该社交网站用户关系数据文件grap-data.txt，记录某个时间节点下的用户关系，每一条数据有3对括号，最外层括号内的每个括号里包含2个数据，分别代表用户名和用户编号，且第二个用户是第1个用户的粉丝。 ((User47,86566510),(User83,15647839)) ((User47,86566510),(User42,197134784)) .... 为了进行用户影响力分析，需要使用Spark GraphX构建用户社交网络图，并统计出最具影响力的用户及其粉丝数。

好的，这是一个关于使用Spark GraphX构建用户社交网络图并统计最具影响力的用户及其粉丝数的问题。您需要先安装和配置好Spark环境。

以下是解决该问题的步骤：

1. 创建SparkSession

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("user_network").getOrCreate()

2. 读取数据文件并进行数据清洗

from pyspark.sql.functions import split

# 读取数据文件
data = spark.read.text("grap-data.txt")

# 进行数据清洗
clean_data = data.select(split(data.value, ",")).alias("data")
vertices = clean_data.selectExpr("data[0] as user_name", "data[1] as user_id").distinct()
edges = clean_data.selectExpr("data[0] as src", "data[2] as dst").distinct()

3. 创建Graph对象

from graphframes import *

# 构建Graph对象
g = GraphFrame(vertices, edges)

4. 计算用户影响力

from pyspark.sql.functions import desc

# 计算每个用户的粉丝数
in_degree = g.inDegrees

# 按照粉丝数进行降序排列
in_degree = in_degree.orderBy(desc("inDegree"))

# 取出最具影响力的用户及其粉丝数
most_influential_user = in_degree.first()

5. 输出结果

# 输出最具影响力的用户及其粉丝数
print("The most influential user is {} with {} followers.".format(most_influential_user["id"], most_influential_user["inDegree"]))

以上就是使用Spark GraphX构建用户社交网络图并统计最具影响力的用户及其粉丝数的步骤。