【Spark】（十七）GraphX之connectedComponents

最新推荐文章于 2023-11-22 08:29:56 发布

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#spark #连通分量

本文介绍了Spark的GraphX组件中用于计算连通分量的方法。通过实例展示了如何使用Spark-Shell计算图的连通分量，并讨论了如何根据结果拆分连通子图，以及如何结合原始信息进行后续分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

连通分量

连通分量是一个子图，其中任何两个顶点通过一条边或一系列边相互连接，其顶点是原始图顶点集的子集，其边是原始图边集的子集
在这里插入图片描述
首先准备数据源，存放地址为Linux中/opt/kbfile目录下
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手把手教你用Spark GraphX分析社交网络关系

AI天才研究院

05-05

422

社交网络包含海量用户及其复杂关系，传统关系型数据库难以高效处理此类图结构数据。Spark GraphX作为分布式图计算框架，提供了强大的图处理能力，支持大规模图数据的存储、转换和算法执行。本文旨在通过实战案例，详细讲解如何利用GraphX分析社交网络中的用户关系，包括影响力评估、社区检测、路径分析等核心场景。核心概念：解析GraphX图模型、顶点与边结构、分布式图表示算法原理：详解PageRank、连通组件、最短路径算法及代码实现实战案例：从环境搭建到完整代码实现的全流程演示应用场景。

2020.11.26课堂笔记(sparkGraphx算法之connectedComponents)

超可爱慕之

11-26

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首先准备数据源： links.csv 1,2,friend 1,3,sister 2,4,brother 3,2,boss 4,5,client 1,9,friend 6,7,cousin 7,9,coworker 8,9,father 10,11,colleague 10,12,colleague 11,12,colleague people.csv 4,Dave,25 6,Faith,21 8,Harvey,47 2,Bob,18 1,Alice,20 3,Charlie,30 7,George,34

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连通分量1.什么是连通分量2.计算连通分量的方法3.示例 1.什么是连通分量 连通分量是一个子图，其中任何两个顶点通过一条边或一系列边相互连接，其顶点是原始图顶点集的子集，其边是原始图边集的子集 2.计算连通分量的方法 class Graph[VD, ED] { def connectedComponents(): Graph[VertexID, ED] } 3.示例即去掉了与其他顶点无关的那个顶点信息 package cn.kgc.spark.graphx import org.apache.

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图的连通性介绍无向图顶点的连通性在一个无向图 G 中，若从顶点 i 到顶点 j 有路径相连（当然从 j 到 i 也一定有路径），则称 i 和 j 是连通的。连通图在一个无向图 G 中，如果图中任意两点都是连通的，那么图被称作连通图 连通分量 无向图G的极大连通子图称为G的连通分量( Connected Component)，这里的极大是指顶点个数极大。任何连通图的连通分量只有一个，即是其自身，非连通的无向图有多个连通分量 有向图弱连通图有向图的底图（无向图）是连通图，则是弱连通图。简单来

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