图论简介 图的组成 离散数学中非常重要的一个部分就是图论，下面是一个无向连通图 顶点(vertex) 上图中的A,B,C,D,E称为图的顶点。 边 顶点与顶点之间的连线称之为边。 图的数学表示《数学之美》一书时，才发觉，线性代数在一些计算机应用领域，那简直就是不可或缺啊。《数学桥 对高等数学的一次观赏之旅》。 在数学中，用什么来表示图呢，答案就是线性代数里面的矩阵，想想看，图的关联矩阵，图的邻
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2023-11-11 23:49:54
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在当今数据驱动的世界中，图计算成为处理复杂数据关系的重要工具，尤其是在大数据技术如Spark中。Spark提供的图计算框架（GraphX）使得用户能够高效地进行大规模图数据的处理。本文将深入探讨如何通过实践中的一些关键决策，架构设计与调优，来解决与Spark图计算相关的问题。
## 背景定位
随着各类社交网络、金融交易和科研数据的快速增长，如何高效地分析这些图数据成为了企业与研究机构的重要业务
# 如何实现spark图计算
## 简介
在大数据处理中，图计算是一种重要的数据处理方式，可以用来解决复杂的关系网络分析等问题。Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用来实现图计算。在本文中，我将教你如何使用Spark来进行图计算。
### 步骤概览
下面是整个实现spark图计算的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSes
原创
2024-03-04 06:52:51
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1.1 什么是Spark GraphX 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。那么什么是图，都计算些什么?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，数据中出现网状结构关系都需要图计算 GraphX是一个新的Spark
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2023-09-06 16:49:21
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1. 弹性分布式数据集RDD1.1. RDD概述1.1.1. 什么是RDDRDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大
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2024-06-04 08:09:38
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spark 系列Spark 核心原理及运行架构Spark RDD详解Spark 常用算子大全Spark SQL 详解Spark GraphX 图计算入门基础 Spark GraphX图计算入门基础spark 系列前言Spark GraphX 简介GraphX应用背景GraphX 核心APIGraphX 特点Spark GraphX 实现原理两种视图存储模式计算模式GraphX实例 前言前面几篇
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2023-10-08 15:46:52
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一.概述GraphX是Spark中用于图形和图形并行计算的新组件。在较高的层次上，GraphX 通过引入新的Graph抽象来扩展Spark RDD：一个有向多重图，其属性附加到每个顶点和边上。为了支持图计算，GraphX公开了一组基本的操作符（例如， subgraph，joinVertices和 aggregateMessages），以及所述的优化的变体Pr
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2023-07-21 11:56:31
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1.基于内存实现了数据的复用与快速读取 具有较多迭代次数是图计算算法的一个重要特点。在海量数据背景下，如何保证图计算算法的执行效率是所有图计算模型面对的一个难题。基于MapReduce的图计算模型在进行迭代计算过程中，中间数据的操作都是基于磁盘展开的。这使得数据的转换和复制开销非常大，其中包括序列化开销等。除此之外，许多与图结构信息相关的数据无法进行重用，这使得系统不得不
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2024-07-05 21:41:39
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讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
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2023-11-16 14:21:28
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spark可以运行在standalone，yarn，mesos等多种模式下，当前我们用的最普遍的是yarn模式，在yarn模式下又分为client和cluster。本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程。也就是回答，在yarn cluster模式下，任务是怎么提交的问题。在yarn cluster模式下，spark任务提交涉及四个角色（client， application， d
PageRank算法 import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId, VertexRDD}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
case cl
本期内容：1、在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示2、基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 一、在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示案例回顾：package com.dt.spark.sparkstreaming
import com.robinspark.utils.ConnectionPool
import org.apache.spark.Sp
spark graphx 图计算浅析总认为版本低点，分析难度小些，主要为了解思想，以spark-0.9.0-incubating版本为分析对象，以下为其例子程序PregelSuite。test("chain propagation") {
withSpark { sc =>
val n = 5
val chain = Graph.fromEdgeTuples(
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2023-11-06 13:04:44
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1、图（GraphX）1.1、基本概念图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合（边edge）组成的一种数据结构。这里的图并非指代数中的图。图可以对事物以及事物之间的关系建模，图可以用来表示自然发生的连接数据，如：社交网络、互联网web页面常用的应用有：在地图应用中找到最短路径、基于与他人的相似度图，推荐产品、服务、人际关系或媒体。2、术语2.1、顶点和边一般关系图中，事物为顶点，关系为边2
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2023-12-07 14:46:09
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Spark实现Canopy聚类算法为什么需要Canopy算法Canopy算法一般是为其他聚类算法的一种聚类方法，常用的聚类如 K-means 等聚类算法都需要事先k值（即聚类个数），并且会随机选择k个初始聚类中心。这种实现指定的k和随机初始化的聚类中心不仅会降低聚类算法的效率，而且得到的结果也可能是局部最优的。Canopy算法就可以解决以上问题。Canopy算法的步骤Canopy算法的核心步骤如下
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2023-09-25 05:25:15
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# **Spark图计算迭代次数**
在大数据处理中，图计算是一种非常重要的数据处理方式，它可以用来解决许多实际问题，如社交网络分析、推荐系统等。Spark作为一个流行的分布式计算框架，也提供了对图计算的支持。在进行图计算过程中，迭代次数是一个非常重要的参数，它决定了算法收敛的速度以及计算的效率。
## 什么是图计算？
图计算是一种基于图结构的数据处理方式，它通过节点和边来表示数据之间的关系
原创
2024-05-05 05:29:20
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在当今的大数据时代，图计算逐渐成为分析大规模数据的重要手段。Apache Spark，作为一种流行的分布式计算框架，也提供了图计算的支持。本文将详细探讨Spark图计算的执行原理，帮助读者理解其核心概念和实现方式。
## 背景描述
以四象限图为基础，图计算的应用可以分为以下四个象限：
1. **社交网络分析**：用于识别社交网络中的重要节点和群体结构。
2. **推荐系统**：通过图计算来推
# 如何实现 Spark 计算过程图
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。对于新手开发者来说，理解 Spark 的计算过程至关重要。本文将介绍如何实现 Spark 的计算过程图，并提供详细的步骤、代码示例和注释，帮助你更好地理解和掌握这个工具。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 计算过程图的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
# 实现spark计算流程图教程
## 1. 整体流程
在这个教程中，我将教你如何实现一个spark计算流程图。首先我们来看一下整个流程：
```mermaid
journey
title Spark计算流程图实现流程
section 熟悉数据
开发者->小白: 确保已经获得需要处理的数据
section 创建Spark会话
开发者->小白: 创建一个S
原创
2024-03-25 06:29:58
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一、概述 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，GraphX 通过引入一个新的图形抽象来
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2023-11-29 14:10:00
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