Spark GraphX通常用于处理图数据的大规模分析和挖掘,包括社交网络分析、推荐系统、网络拓扑分析、生物信息学等领域。它为开发人员提供了处理图数据的强大工具和库,可以在分布式Spark集群上进行高性能的图处理。
要开始使用GraphX,首先需要将Spark和GraphX导入到您的项目中,如下所示: import org.apache.spark._ import org.apache.spark.graphx._ // 如果要使某些示例工作,还需要RDD import org.apache.spark.rdd.RDD 如果您没有使用Spark shell,还需要一个SparkContext。有关使用Spark入门的更多信息,请参阅Spark快速入门...
总之,图提供了研究事物间关系非常重要的工具,而Spark Graphx 可以帮助你实现大规模并行图算法。 一,图的基本概念 图(graph)有时候又被称为网络(network), 是一种适合表现事物之间关联关系的数据结构。 1,图的组成 图的基本组成是顶点(vertex)和边(edge). 2,图的分类 有向图和无向图:根据边是否有方向,图可...
GraphX 是 Spark 四大核心组件之一,它也是使用 Spark 作为计算引擎的,GraphX 是用于图形和图形并行计算的组件,实现了大规模图计算的功能。GraphX 的出现使 Spark 生态系统变得更加完善和丰富,同时它能够与 Spark 生态系统的其它组件天然融合,再加上它强大的图数据处理能力,在业届得到了广泛的运用。 在高层次上,Gr...
用Apache Spark进行大数据处理 - 第六部分: 用Spark GraphX进行图数据分析GraphFrames算法Srini Penchikala
GraphX API Graph[VD,ED] VD:顶点的数据类型(二元组) var rdd=sc.makeRDD(List((1L,"A"),(2L,"B"))) ED:边的数据类型 方法一:spark APIvarspark=SparkSession.builder().master("local[2]") .appName("hello").getOrCreate();valsc=spark.sparkContextvalverticesRDD=sc.makeRDD(List((1L,1),(...
GraphX是Spark开源的一个分布式图处理框架,它基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用而丰富的接口,极大的方便了对处理分布式图处理的需求。 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter、Facebook、微博和微信等,这些都是大数据产生的地方且都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非...
1.3 Spark子框架解析 基于RDD,Spark在一个技术堆栈上统一各种业务需求的大数据处理场景,能够同时满足SQL、实时流处理、机器学习和图计算等。以下详细介绍Spark上的4大子框架, 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...
Spark-GraphX(官网) GraphX Programming Guide ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Overview Getting Started The Property Graph o Example Property Graph Graph Operators o Summary List of Operators o Property Operators o Structural Operators o Join Operators o Neighborhood Aggregation ? Aggregate Messages (...
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...