一.图概念术语 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 1.2 术语 1.2.1顶点和边 一般关系图中,事物为顶点,关系为边 1.2.2有向图和无向图 在有向图中,一条边的两个顶点一般扮演者不同的角色,比如父子关系.

GraphX原型论文 GraphX是Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业. GraphX最先是

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX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 G

1. PageRank http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185 2. Connected Components 3. Triangle Counting 例子: users.txt 1,BarackObama,Barack Obama 2,ladygaga,Goddess of Love 3,jeresig,John Resig 4,justinbieber,Justin Bieber 6,matei_zaharia,Matei Z

package main.scala import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId} import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object graph_test { // define hadoop_home directory System.setProperty("hadoop.home.dir",

<Spark GraphX 大规模图计算和图挖掘> http://book.51cto.com/art/201408/450049.htm http://www.csdn.net/article/2014-03-28/2819023-Spark-Graphx <Spark亚太研究院系列丛书——Spark实战高手之路 从零开始> http://book.51cto.com/art/201408/448416.htm

两个重要的技术:Spark和graphs 本章节内容 为什么Spark是最先进的大数据处理系统 是什么让图可以以一种独特的方式来模拟关联数据 GraphX为什么会成规领先的图分析平台

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 图的并行化处理一直是一个非常热门的话题,这里头的重点有两个,一是如何将图的算法并行化,二是找到一个合适的并行化处理框架.Spark作为一个非常优秀的并行处理框架,将一些并行化的算法移到其上面就成了一个很自然的事情. Graphx是一些图的常用算法在Spark上的并行化实现,同时提供了丰富的API接口.本文就Graphx的代码架构及pagerank在graphx中的具体实现做一个初步的学习. Google为什么赢得了搜索引擎大战 当Google还在起步的

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数

GraphX基于BSP模型,在Spark之上封装类似Pregel的接口,进行大规模同步全局的图计算,尤其是当用户进行多轮迭代时,基于Spark内存计算的优势尤为明显.

1. 整体架构 GraphX 的整体架构(如图 1所示)可以分为三部分. 图 1  GraphX 架构 存储和原语层: Graph 类是图计算的核心类.内部含有 VertexRDD. EdgeRDD 和RDD[EdgeTriplet] 引用. GraphImpl 是 Graph 类的子类,实现了图操作.‰ 接口层:在底层 RDD 的基础之上实现了 Pregel 模型, BSP 模式的计算接口.‰ 算法层:基于 Pregel 接口实现了常用的图算法.包括: PageRank. SVDPlusPlu

GraphX 的特点是离线计算.批量处理,基于同步的 BSP 模型(Bulk Synchronous Parallel Computing Model,整体同步并行计算模型),这样的优势在于可以提升数据处理的吞吐量和规模,但是会造成速度上稍逊一筹.目前大规模图处理框架还有基于 MPI模型的异步图计算模型 GraphLab 和同样基于 BSP 模型的 Graph 等.

类似 Spark 在 RDD 上提供了一组基本操作符(如 map, f ilter, reduce), GraphX 同样也有针对 Graph 的基本操作符,用户可以在这些操作符传入自定义函数和通过修改图的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

简单地说,GraphX是大规模图计算框架. GraphX 是 Spark 中的一个重要子项目,它利用 Spark 作为计算引擎,实现了大规模图计算的功能,并提供了类似 Pregel 的编程接口. GraphX 的出现,将 Spark 生态系统变得更加完善和丰富:同时以其与 Spark 生态系统其他组件很好的融合,以及强大的图数据处理能力,在工业界得到了广泛的应用. GraphX 是常用图算法在 Spark 上的并行化实现,同时提供了丰富的 API 接口.图算法是很多复杂机器学习算法的基础,在单机

首先准备如下社交图形数据:

浅谈Graphx: http://blog.csdn.net/shangwen_/article/details/38645601 Pregel: http://blog.csdn.net/shangwen_/article/details/38479835 Bagel: http://ju.outofmemory.cn/entry/712 Graphx的主要接口: 基本信息接口(numEdges , num Vertices , degrees(in/out) )聚合操作 (mapVertic

问题导读1.GraphX提供了几种方式从RDD或者磁盘上的顶点和边集合构造图?2.PageRank算法在图中发挥什么作用?3.三角形计数算法的作用是什么?Spark中文手册-编程指南Spark之一个快速的例子Spark之基本概念Spark之基本概念Spark之基本概念(2)Spark之基本概念(3)Spark-sql由入门到精通Spark-sql由入门到精通续spark GraphX编程指南(1)Pregel API 图本身是递归数据结构,顶点的属性依赖于它们邻居的属性,这些邻居的属性又依赖于自

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有

GraphX算法模型:PageRank 一:算法介绍         PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度. 一个页面的"得票数"由所有链向它的页面的重要性来决定,到一个页面的超链接相当于对该页投一票.一个页面的PageRank是由所有链向它的页面("链入页面")的重要性经过递归算法得到的.一个有较多链入的页面会有较高的得分,相反如果一个页面没有任何链入页面,那么它没有得分. 二:源码分析 I:Pre

GraphX是Spark用于图形并行计算的新组件.在较高的层次上,GraphX通过引入一个新的Graph抽象来扩展Spark RDD:一个定向的多图,其属性附加到每个定点和边.为了支持图计算,GraphX公开了一组基本的操作符(子图,joinVertices和aggregateMessages),以及上述优化的变体API. 1.导入 2.属性图 GraphX的属性曲线图是一个有向多重图与连接到每个顶点边缘的用户定义对象.其可能有多个平行边共享相同的源和目标顶点.支持平行边缘的能力简化了在相同顶点

学习的资料是官网的Programming Guide https://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html 首先是GraphX的简介 GraphX是Spark中专门负责图和图并行计算的组件. GraphX通过引入了图形概念来继承了Spark RDD:一个连接节点和边的有向图 为了支持图计算,GraphX引入了一些算子: subgraph, joinVertices, and aggregateMessages等 和