GraphX是Spark中用于图和图并行计算的新组件。在高层次上,GraphX通过引入一个新的图抽象——带有附加到每个顶点和边的属性的有向多图来扩展Spark RDD。为了支持图计算,GraphX提供了一组基本操作符(如子图、joinVertices和aggregateMessages),以及Pregel API的优化变体。此外,GraphX还包括一个不断增长的图算法和构建器...
在org.apache.spark.graphx包下有Edge、EdgeRDD、VertexRDD、Graph和EdgeTriplet等对象;Graph对象具有如triplets、persist、subgraph等对象。而GraphX所实现的图算法位于GraphOps对象下(图算法和图实现分离),在lib下是一些分析函数,如SVD++、ShortestPath等。 注:Spark GraphX API对Python或Java不可用(只支持Scala的API...
Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)//设置运行环境val conf: SparkConf =newSparkConf().setAppName("my graphx").setMaster("local") val sc=newSparkContext(conf)//TODO 构造vertextArray和edgeArray//顶点的数据类型 VD:(String,Int)val vertexArray =Array( (1L, ("Al...
GraphX是一个新的(alpha)Spark API,它用于图和并行图(graph-parallel)的计算。GraphX通过引入Resilient Distributed Property Graph:带有 顶点和边属性的有向多重图,来扩展Spark RDD。为了支持图计算,GraphX公开一组基本的功能操作以及Pregel API的一个优化。另外,GraphX包含了一个日益增长的图算法和图builders的 集...
GraphX是Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计...
在GraphX中内置实现了4种图切分策略,不过用户也可以通过实现PartitionStrategy接口来自定义分区方法,其中内置切分策略如下图所示。 1) 1D分区方法 在1D分区方法中,仅使用边的源顶点ID计算分区值,这样可以将所有源顶点相同的边放到同一个分区中。 2) 2D分区方法 ...
Spark中的图计算库GraphX是一个用于处理大规模图数据的分布式计算框架。它基于Spark的分布式计算引擎,提供了高性能和可伸缩性的图计算功能。GraphX支持图的创建、转换、操作和分析,可以用于解决各种图数据分析和挖掘问题。 GraphX的主要作用是处理大规模图数据,并进行图计算和分析。图数据通常由节点和边组成,节点表示实...
GraphX是Apache Spark中的图计算框架,它提供了一种分布式的内存图计算引擎,可以高效地处理大规模图数据。GraphX具有以下功能特点: 弹性分布式图计算:GraphX可以自动将图数据划分为多个分区,并利用Spark的弹性分布式计算能力进行并行计算,从而实现高效的图计算。 支持图算法:GraphX提供了一系列常用的图算法,如PageRank、...
1.3.1 图像计算框架 Spark GraphX GraphX是Spark中用于图(Web-Graphs 和Social Networks)和图并行计算(PageRank 和Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上重写及优化。 GraphX最先是伯克利AMPLAB的一个分布式图计算框架项目,后来被整合到Spark中。PageRank算法: ...
GraphX的主要特点包括: 分布式图计算:GraphX能够在分布式计算环境中处理大规模图数据,利用Spark的并行计算能力进行高效的图计算和图分析。 强大的图操作API:GraphX提供了丰富的图操作API,包括图的构建、转换、过滤、连接等,方便开发人员对图数据进行各种操作和处理。