创建一个图计算框架中的点是使用 Apache Spark GraphX 进行图处理的基础。在 GraphX 中，我们可以将数据抽象为点（vertices）和边（edges）的组合，其中点表示对象，而边则表示对象之间的关系。了解如何创建点以及与其他操作系统集成，是数据分析和图形处理的核心。
### 协议背景
在计算图中，点和边构成了关系的基础。GraphX 提供了一种处理图数据结构和进行图计算的
创建graphx1、工厂方法apply定义在Graph中，定义如下：def apply[VD, ED](vertices: RDD[(VertexId, VD)],edges: RDD[Edge[ED]],defaultVertexAttr: VD = null): Graph[VD, ED]参数为两个RDD分别是RDD[(VertexId, VD)]、RDD[
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2021-07-13 17:33:53
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要解决“Spark GraphX 求 TOP 点”的问题，首先要对整个过程进行全面的阐述，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析以及扩展阅读等内容。在这里，我们将深入探讨如何使用 Spark GraphX 来找到图中的顶点，并通过图示和代码实现进行详细说明。
### 协议背景
Spark GraphX 是 Apache Spark 的图处理库，主要用于在图形数据上的并行处理与分析
介绍了Spark的特点，历史介绍了Spark的安装介绍了Spark的局限性介绍了Spark的基本工作原理演示了一个Hello World例子演示了一个Initiation例子SourceSpark是大数据学习的一个常用框架，很重要。下面就对以前曾经上过的课程做一个总结回顾。（注：本文源自Pluralsight上的课程Apache Spark Fundamentals，By Justin Pihon
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2023-11-12 11:00:09
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2.1 存储模式 2.1.1 图存储模式 巨型图的存储总体上有边分割和点分割两种存储方式 1）边分割(Edge-Cut)：每个顶点都存储一次，但有的边会被打断分到两台机器上。这样做的好处是节省存储空间；坏处是对图进行基于边的计算时，对于一条两个顶点被分到不同机器上的边来说，要跨机器通信传输数据，内网通信流量大 2）点分割(Vertex-Cut)：每条边只
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2023-07-28 23:19:07
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graphx介绍弹性分布式属性图graphx图存储原理分区（partition）策略 集合视图：图视图---图数据进行分区，进行分析图计算的优势基于内存实现了数据的复用与快速读取统一了图视图和表视图能与Spark框架上的组件无缝集成 graphx图存储原理边分割点分割 图计算使用的是点分割分式存储图graphx分区策略randomvertexcutcanonicalrandomvertexcut
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2021-04-25 22:44:51
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前言呵呵 最近刚好有一些需要使用到 图的相关计算 然后 需求是 需要计算图中 源点 到 目标节点 的所有路径 另外本文会提供一个 scala 版本的测试用例, 以及 一个 java 版本的测试用例(写的有点惨) 环境如下 : spark2.4.5 + scala2.11 + jdk8java 版本的代码基于 : spark-graphx
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2023-07-24 23:26:03
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# Spark GraphX 应用开发指南
作为一名刚入行的小白，学习如何在 Apache Spark 中利用 GraphX 库进行图计算是一个很好的开始。这篇文章将教你如何实现一个简单的 GraphX 应用，包括流程、所需代码及注释，帮助你快速上手。
## 整体流程
下面是实现 GraphX 应用的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark GraphX DFS
