GraphX介绍 1 GraphX的优势 2 弹性分布式属性图 3 GraphX的图存储模式 4 GraphX底层设计的核心点 5 参考文献 GraphX介绍 1 GraphX的优势   GraphX 是一个新的Spark API ，它用于图和分布式图(graph-parallel )的计算。GraphX 通过引入弹性分布式属性图（Re...

GraphX编程指南 GraphX编程指南 GraphX是一个新的（alpha）Spark API，它用于图和并行图(graph-parallel)的计算。GraphX通过引入Resilient Distributed Property Graph ：带有顶点和边属性的有向多重图，来扩展Spark RDD。为了支持图计算，GraphX公开一组基本的功...

Pregel API 1 pregel计算模型 2 pregel实现最短路径 3 参考文献 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己邻居的属性。所以许多重要的图算法都是迭代的重新计算每个顶点的属性，直到满足某个确定的条件。一系列的图并发(graph-parallel )抽象已经被...

点分割存储 1 RandomVertexCut 2 CanonicalRandomVertexCut 3 EdgePartition1D 4 EdgePartition2D 5 参考文献 点分割存储   在第一章分布式图系统中，我们介绍了图存储的两种方式：点分割存储和边分割存储。GraphX 借鉴powerGraph ，使用的是点分割方式存...

GraphX的图运算操作 GraphX的图运算操作 转换操作 结构操作 关联操作 聚合操作 缓存操作

Spark GraphX源码分析 目录 来源(书栈小编注) Spark GraphX源码分析 Spark GraphX 是一个新的Spark API ，它用于图和分布式图(graph-parallel )的计算。GraphX 综合了 Pregel 和 GraphLab 两者的优点，即接口相对简单，又保证性能，可以应对点分割的图存储模式，胜任...

图算法 PageRank算法 连通体算法 三角形计数算法 图算法 GraphX包括一组图算法来简化分析任务。这些算法包含在org.apache.spark.graphx.lib 包中，可以被直接访问。 PageRank算法 PageRank度量一个图中每个顶点的重要程度，假定从u到v的一条边代表v的重要性标签。例如，一个Twitter用户...

HugeGraph-Spark Quick Start 1 概述 2 环境依赖 3 配置 3.1 配置项 3.2 配置入口 4 使用 4.1 生成 GraphX Graph RDD 4.2 使用 GraphX 进行图分析 获取顶点个数 获取边个数 出度 top 10 PageRank HugeGraph-Spark Quick ...

GraphX 中vertices 、edges 以及triplets 1 vertices 2 edges 3 triplets 4 参考文献 GraphX 中vertices 、edges 以及triplets   vertices 、edges 以及triplets 是GraphX 中三个非常重要的概念。我们在前文GraphX介绍 中...

HugeGraph-Spark Quick Start 1 概述 2 环境依赖 3 配置 配置项 配置入口 4 使用 4.1 生成 GraphX Graph RDD 4.2 使用 GraphX 进行图分析 HugeGraph-Spark Quick Start 1 概述 HugeGraph-Spark 是一个连接 HugeGrap...