Spark内置算法：Connected Components算法解析及案例和Triangle Counting算法解析及案例

最新推荐文章于 2025-04-01 11:50:26 发布

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分类专栏： spark 文章标签：算法聚类大数据 spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnliu123/article/details/105639135

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本文介绍了Spark中的两种图算法——Connected Components和Triangle Counting。Connected Components用于标识图的连通分量，例如在社交网络中发现群集。案例显示，图被分为两个连通分量。Triangle Counting算法则计算每个顶点参与的三角形数量，提供聚类度量。结果显示，图中不同顶点的三角形计数各不相同。

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1.Connected Components

含义：连通分量算法用图的最低编号顶点的ID标记图的每个连通分量。例如，在社交网络中，连接的组件可以近似于群集。

案例：

package sparkGraphX
import org.apache.spark.graphx.{GraphLoader, VertexId, VertexRDD}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object connectionTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SimpleGraphX").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    // Load the graph as in the PageRank example
    val graph = GraphLoader.edgeListFile(sc, "D:/testData/vertices.txt")
    // Find the connected components
    val cc: VertexRDD[VertexId] = graph.connectedComponents().vertices
    cc.collect.foreach(println(_))
//下面的代码就是将顶点的名称与编号建立对应关系，最后将顶点名称与值打印出来。
    val users = sc.textFile("D:/testData/user.txt").map { line =>
      val fields = line.split(",")
      (fields

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