Databricks公司宣布推出了Apache Spark上的图处理GraphFrames库，通过和UCB和MIT合作，他们基于DataFrames构建了一个图处理库，GraphFrames受益于DataFrames的高性能和可拓展性，也能提供一个统一的图处理API接口。支持的语言包括Scala、Java、Python。

什么是GraphFrames

GraphFrame支持通用的图处理，和Apache Spark的GraphX库很像，除此之外，GraphFrames基于Spark DataFrames构建，从而有以下几个优点。

• Python，Java和Scala API：GraphFrames为三种语言提供了通用的API接口。首次实现了所有在GraphX中实现的算法都能在python和Java中使用。
• 强力的查询：GraphFrames允许用于使用简短的查询，就像和Spark SQL和DataFrame中强力的查询语句一样。
• 保存和载入图模型：GraphFrames完全支持DataFrame结构的数据源，允许使用熟悉的Parquet、JSON、和CSV读写图。

一个社交网络的例子

假设我们有一个社交网络，用户之间有相互联系，我们通过有顶点集合（用户）和边的集合（用户之间的关系）的图来展示网络，下面是一个简单的例子。

我们可能会问问题诸如“哪个用户最有影响力？”或者“用户A和用户B相互不认识，是否应该介绍他们相互认识？”这种类型的问题能通过图查询和算法来回答。GraphFrames能存储节点和边的数据，在社交网络中，每个用户能存储年龄和姓名，并且每个连接都有关系的类型。


简单的图查询非常容易。GraphFrames使得通过图查询语句很容易表达。由于GraphFrames节点和边存储在DataFrames中，查询语句就是DataFrames（或者SQL）的查询。

• 比如查询：查询社交网络中多少用户年龄 超过35岁？我们可以使用下面的语句查询节点。g.vertices.filter(“age>35”)
• 查询多少用户至少有两个粉丝？我们也可以使用内置的inDegrees方法处理DataFrame的查询。g.inDegrees.filter(“inDegree>=2”)

图算法支持复杂的工作流

GraphFrame支持所有在GraphX中实现的算法。包括三种语言实现的API，图算法实现的结果可以是DataFrames或者GraphFrames，比如查询谁是最有影响力的用户时，我们可以使用PageRank进行查询。
results=g.pagerank(resetProbability=0.15,maxIter=10)
displya(results.vertices)

GraphFrames也支持很多新的算法：

• 宽度优先算法（BFS）：查找节点之间的最短路径。
• Motif查找：在图中找到结构化的模式。
  Motif查找能提供强力的查询，比如推荐感兴趣的人时，我们可能去搜索三个用户A、B、C，在这个关系中A关注了B、B关注了C但是A没有关注C。

# Motif: A->B->C but not A->C
results = g.find("(A)-[]->(B); (B)-[]->(C); !(A)-[]->(C)")
# Filter out loops (with DataFrame operation)
results = results.filter("A.id != C.id")
# Select recommendations for A to follow C results = results.select("A", "C") display(results)

所有的GraphX算法集合中被GraphFrame支持有：

• PageRank：发现最图中重要的节点。
• 最短路径：查找每个节点到目标节点的最短路径。
• 连通分支：一组节点形成联通子图。
• 三角计数：计算每个节点都是三角形的一部分的总节点数。
• 标签传播算法：检测图中的社区。

GraphFrames和GraphX集成

GraphFrames和GraphX通过两种展示相互转化，而不带来信息丢失。我们我们可以使用下面的代码将GraphFrame转化为GraphX，并转化回来。
val gx:Graph[Row,Row]=g.toGraphX()
val g2:GraphFrame=GraphFrame.fromGraphX(gx)
本文属于译文，原文出处。更多的GraphFrame的API文档。