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...
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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...
objectTripletFieldsTestextendsApp{importorg.apache.spark.graphx.{EdgeTriplet,TripletFields}// 创建一...
1、图构建和操作:Spark GraphX允许用户构建和操作大规模图数据结构,包括添加和删除顶点、边,以及遍历图数据。 2、图算法:GraphX提供了一系列图算法,包括最短路径算法、图遍历算法、连通性分析、PageRank、社区检测等,用于解决图相关问题,例如路由规划、社交网络分析、网络拓扑分析等。
一.图构建器 GraphX提供了几种从RDD或磁盘上的顶点和边的集合构建图形的方法。默认情况下,没有图构建器会重新划分图的边;相反,边保留在默认分区中。Graph.groupEdges要求对图进行重新分区,因为它假定相同的边将在同一分区上放置,因此在调用Graph.partitionBy之前必须要调用groupEdges。
GraphX 中的图是由一组顶点和边构成的,并且可以具有属性。这些属性可以是图结构相关的数据,比如顶点的标签和边的权重。 GraphX 提供了丰富的图操作和变换方法,如子图提取、边反转、顶点属性更新等。 图操作 GraphX 提供了多种图操作,包括基于属性的图转换、子图提取、图的聚合操作等。
在本课程中,主要讲述了Graphx的特性、存储原理, 图构建的方法、过程,构建点集合, PageRank算法,代码操作,深度优先算法等。 (2)本课程适用人群 具有一定大数据基础的人群 (3)课程目录: 01. Graphx的优势 02. 弹性分布式属性图(图计算的优势) 03. Graphx图存储原理 ...
该GraphX 项目的目标是建立一个系统,建立一个统一的图和数据并行计算的 API。该GraphX API 使用户能够将数据既可以当作一个图,也可以当作集合(即RDDS)而不用进行数据移动或数据复制。通过引入在图并行系统中的最新进展,GraphX能够优化图形操作的执行。
GraphX 是新的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看,GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD:一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算,GraphX 公开了一组基本的运算(例如,subgraph,joinVert