# Spark GraphX 支持的图算法
在当今大数据时代，图数据结构越来越受到关注。图数据不仅包含节点（顶点）和边，而且还可以表示复杂的关系和相互作用。Spark GraphX 是 Apache Spark 生态系统的重要组成部分，专门用于处理大规模图形数据。本文将介绍 Spark GraphX 支持的几种主要图算法，并通过代码示例进行阐述。
## 什么是 Spark GraphX？
G
一、ConnectedComponents算法 ConnectedComponents即连通体算法用id标注图中每个连通体，将连通体中序号最小的顶点的id作为连通体的id。图关系如下时：//创建点
val vertexRDD: RDD[(VertexId, (String,Int))] = SC.makeRD
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2023-09-01 08:01:20
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Ref: Use Postman to call a REST API测试 REST API. GraphQL /* implement */ Restful API一、Flask的本质Ref: 用flask写Restful APIFlask呢，仅仅只是实现了web框架最核心的功能(实际
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2023-07-13 10:44:55
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目录一、解释二、代码综合实现：一、解释1、 joinVertices/outerJoinVerticies:有时候需要从外部的RDD中跟Graph做数据的连接操作。例如：外部的user属性想要跟现有的graph做一个合并，或者想把图的顶点的属性从一个图迁移到另一个图中。这些可以用join来完成。def joinVertices[U](table: RDD[(VertexId, U)])(map:
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2023-11-01 23:47:10
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利用GraphX自带的社会网络数据集实例，用户集合数据集存在/usr/local/Spark/data/graphx/users.txt，用户关系数据集存在/usr/lo点v的边，就代表顶点u对顶点v的支持。
原创
2024-04-27 19:05:34
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Graph cuts是一种基于图论的方法，它是一种能量优化算法，在计算机视觉领域应用于前景背景分割，立体视觉，抠图等。这类方法首先使用无向图G=<V,E>表示要分割的图像，V和E分别是顶点和边的集合。此处的Graph和普通的Graph稍有不同，普通的图由顶点和边构成，如果边的有方向的，这样的图被则称为有向图，否则为无向图，且边是有权值的，不同的边可以有不同的权值，分别代表不同的物理意义
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2023-07-27 21:45:31
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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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实验名称Spark GraphX实现的算法实验目的理解Spark GraphX实现的算法实验环境VMware WorkstationUbuntu 16.04PycharmPyspark实验步骤1、bfs广度优先搜索（返回所有匹配路径的最小路径，若起点满足终止条件则返回路径为空）该算法的API如下：bfs(fromExpr, toExpr, edgeFilter=None, maxPathLengt
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2023-07-21 23:39:04
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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
原创
2021-04-25 22:44:51
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Spark GraphX是一个分布式图处理框架，基于 Pregel 接口实现了常用的图算法。包括 PageRank、SVDPlusPlus、TriangleCount、 ConnectedComponents、LPA 等算法，以下通过具象化的图实例理解相应的算法用途。Graphx图结构Graphx中的Graph有两个RDD，一个是边RDD，一个是点RDD。此外，三元
原创
精选
2022-10-20 11:37:22
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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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Paxos算法是莱斯利·兰伯特Lamport 于1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。由于算法难以理解起初并没有引起人们的重视，使Lamport在八年后重新发表到TOCS上。即便如此paxos算法还是没有得到重视，2001年Lamport用可读性比较强的叙述性语言给出算法描述。可见Lamport对paxos算法情有独钟。 文章目录背景知识分布式系统：一致性state machine re
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2023-11-02 14:35:50
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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
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[
原创
2021-07-13 17:33:53
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# 使用Spark GraphX实现近邻搜索
在本文中，我们将学习如何利用Apache Spark的GraphX库来实现近邻搜索。GraphX是Spark中用于图计算的一个非常强大的组件，能够通过图的形式高效地处理大规模数据。下面是实现此过程的步骤和示例代码。
### 实现流程
我们可以将整个实现过程分为以下步骤：
| 步骤 | 描述
# Spark GraphX 使用
## 引言
Apache Spark 是一个开源的大数据处理和分析引擎，提供了一个高效且易于使用的分布式计算框架。Spark GraphX 是 Spark 提供的一个图计算库，它基于 RDD（弹性分布式数据集）并提供了一组高性能的图算法和操作。本文将介绍 Spark GraphX 的基本概念、使用方法以及一些常用的图算法。
## GraphX 基本概念
原创
2023-09-22 19:31:09
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# Spark GraphX 使用指南
## 引言
随着大数据的快速发展，图数据的处理越来越受到重视。GraphX 是 Apache Spark 的一个重要组件，它提供了用于图计算的强大工具。它在处理社交网络、知识图谱、推荐系统等方面都有广泛的应用。本文将介绍如何使用 Spark GraphX，并通过代码示例来说明其基本用法。
## 什么是 GraphX？
GraphX 是 Spark 的
原创
2024-08-22 05:48:56
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在处理大规模数据时，图计算往往是不可避免的，而 Apache Spark 的 GraphX 模块则是一个强大且易于使用的图计算框架。本文将详细记录“Spark GraphX 遍历”的相关过程，包括业务场景、架构演进、架构设计、性能调优、故障复盘和扩展应用等方面。
## 业务场景分析
在当今数据驱动的时代，数据之间的连接关系显得尤为重要。许多企业面临分析社交网络、推荐系统和交通流量等复杂关系数据
# Spark GraphX中的内存管理
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，以其运行速度快和易用性而闻名。在大数据场景下，GraphX是Spark提供的一个用于处理图形数据的组件。GraphX结合了图计算和数据处理的优点，广泛应用于社交网络分析、推荐系统等领域。但是，GraphX在内存管理方面有着独特的挑战和最佳实践，本文将对此进行深入探讨，并提供相应的代码示例。
## 1.
原创
2024-09-14 07:02:41
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# 教你如何实现 Spark GraphX BFS
## 1. 概述
在这个任务中，我们将教你如何使用 Spark GraphX 实现 BFS（广度优先搜索）算法。BFS是一种常用的图算法，用于在图中寻找两个节点之间的最短路径。在这个过程中，我们将使用 Scala 语言和 Spark 编程框架。
## 2. 实现步骤
下面是整个流程的步骤，我们将使用表格展示：
```mermaid
j
原创
2024-05-24 05:14:16
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