一.简介 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by Administrator on 2019/1…

一.图构建器 GraphX提供了几种从RDD或磁盘上的顶点和边的集合构建图形的方法.默认情况下,没有图构建器会重新划分图的边:相反,边保留在默认分区中.Graph.groupEdges要求对图进行重新分区,因为它假定相同的边将在同一分区上放置,因此在调用Graph.partitionBy之前必须要调用groupEdges. 源码如下: package org.apache.spark.graphx import org.apache.spark.SparkContext import org.a…

一.简介 参考:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package big.data.analyse.graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession class Vertex…

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 前言 Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景,同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法,这里给 Nebula 点个赞,很不错! 但实践过程中,我发现部分 OLAP 场景中,想实现模式匹配分析,Nebula 的支撑就显得不那么完善了. 这里我对模式匹配的解释是:在一张大图中,根据特定的规则抽取出对应的子图. 举一个…

一.使用graph做好友推荐 import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //求共同好友 object CommendFriend { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建入口 val conf: SparkConf…

所构建的图如下: Scala程序代码如下: import org.apache.spark._ import org.apache.spark.graphx._ // To make some of the examples work we will also need RDD import org.apache.spark.rdd.RDD object Test { def main(args: Array[String]): Unit = { // 初始化SparkContext val s…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 GraphX 是新的图形和图像并行计算的Spark API.从整理上看,GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Grap…

========== Spark GraphX 概述 ==========1.Spark GraphX是什么?  (1)Spark GraphX 是 Spark 的一个模块,主要用于进行以图为核心的计算还有分布式图的计算.  (2)GraphX 他的底层计算也是 RDD 计算,它和 RDD 共用一种存储形态,在展示形态上可以以数据集来表示,也可以图的形式来表示. 2.Spark GraphX 有哪些抽象?(1)顶点.   顶点的表示用 RDD[(VertexId, VD)] 来表示,(Verte…

Spark+GraphX图 Q:什么是图?图的应用场景 A:图是由顶点集合(vertex)及顶点间的关系集合(边edge)组成的一种网状数据结构,表示为二元组:Gragh=(V,E),V\E分别是顶点和边的集合.图很好的表达了事物间的练习,常用于对事物之间的关系建模.常见应用场景有:在地图应用中寻找最短路径.社交网络关系.网页间超链接关系. ------------------------------------------ Q:有向图与无向图是什么? A:图的顶点间的连系即边是有向的,有向<A…