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Spark生态之Spark Graphx介绍、实现分析和实例

Spark GraphX介绍 GraphX介绍 GraphX应用背景 GraphX的框架 发展历程 GraphX实现分析 存储模式  图存储模式 GraphX存储模式 计算模式  图计算模式 GraphX计算模式 图的缓存 邻边聚合 进化的Pregel模式 图算法工具包 GraphX实例 图例演示 例子介绍 程序代码 运行结果 PageRank演示 例子介绍 测试数据 程序代码 运行结果 1、GraphX介绍 1.1GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对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,而并非单机处理。Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的,所以天然就是一个分布式的图处理系统。 图的分布式或者并行处理其实是把图拆分成很多的子图,然后分别对这些子图进行计算,计算的时候可以分别迭代进行分...

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节点属性或结构生成新的图。 GraphX 提供了丰富的针对图数据的操作符。 Graph 类中定义了核心的、优化过的操作符。一些更加方便的由底层核心操作符组合而成的上层操作符在 GraphOps 中进行定义。正是通过 Scala 语言的 implicit 关键字, GraphOps 中定义的操作符可以作为Graph 中的成员。这样做的目的是未来 GraphX 会支持不同类型的图,而每种类型的图的呈现必须实现核心的操作符和复用大部分的 GraphOps 中实现的操作符。 下面将操作符分为几个类别进行介绍 (1)属性操作符 表1给出了 GraphX 的属性操作符。通过属性操作符,用户可以在点或边上进行相应运算,构建和开发图算法。 表 1  属性操作符 (2)结构操作符 表 2 所示为 GraphX 的结构操作符。通过结构操作可以生成改变图结构之后的图数据。 表 2 结构操作符 (3)图信息属性 表 3 所示为图信息属性,通过图信息属性,用户可以获取图上的统计信息。 表 3 图信息属性 (4)邻接聚集操作符与 Join 操作符 表 4 所示为邻接聚集操作符与 Join 操作...

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