Spark入门 -- Spark图计算GraphX介绍及实例

最新推荐文章于 2025-05-07 09:00:55 发布
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#BigData #Spark

本文深入探讨了Spark GraphX的源码实现细节，分析了其核心组件和算法的工作原理，为读者提供了理解GraphX内部机制的全面视角。
Spark 图计算实战
独立开发，substack顶级编辑
01-09 1769
文章目录一.GraphX 介绍二.GraphX 实现分析2.1 图的切分方式2.2 数据处理2.3 BSP模型2.4 设计核心三.GraphX 实例3.1 创建3.2 转换操作3.2.1 基本信息3.2.2mapVertices3.2.3 mapEdges3.2.4 mapTriplets3.3 结构操作3.3.1 reverse3.3.2 subgraph（重点）3.3.3 mask3.3.4 groupEdges3.4 聚合操作3.4.1 collectNeighbors3.4.2 collectNei
深入了解大数据领域Spark的GraphX图计算
最新发布
Golang编程笔记的博客
09-29 774
随着互联网、物联网和生物信息学等领域的快速发展，图结构数据（如社交网络、知识图谱、分子网络）的规模和复杂度呈指数级增长。传统单机图处理工具在面对TB级甚至PB级数据时面临性能瓶颈，而分布式图计算框架成为解决大规模图数据处理的关键技术。本文聚焦Spark生态中的GraphX，全面解析其设计原理、核心功能、算法实现及实战应用，帮助读者掌握分布式图计算的核心思想，理解GraphX与Spark生态的深度整合，掌握基于GraphX的复杂图分析方法。基础概念。
Spark图计算实例
鸿爸爸
11-12 1839
图计算实例 package cn.graphx import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 图计算 * 构建点，边 */ object HelloGraphx { def main(args: Array[String]...
Spark图计算（一）
wangli0519的博客
06-19 2001
GraphX是Spark新的组成部分，主要用于图和图的并行计算。在高层，GraphX扩展了Spark RDD，引入新的图抽象：一个属性依附于点和边的有向多图。为支持图计算，GraphX提供一系列基本运算（例如子图、结合点和聚合消息）并优化了Pregel API的变体。此外，GraphX包含了一组图算法和构建器以简化图分析任务。 首先需要在项目中载入Spark和GraphX： import or
spark 图计算GraphX
点点滴滴的博客
11-20 755
图计算Graphx原理 Graphx原理 GraphX 不是沿着边沿分割图形，而是沿着顶点分割图形，这可以减少通信和存储开销，在逻辑上，这对应于将边缘分配给机器并允许顶点跨越多台机器。 在这里插入图片描述 ...
spark入门demo
weixin_41121457的博客
05-13 1705
直接上代码 import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction; import ja...
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Spark入门实战系列--9.Spark图计算GraphX介绍及实例
01-29
GraphX由于底层是基于Spark来处理的，所以天然就是一个分布式的图处理系统。图的分布式或者并行处理其实是把图拆分成很多的子图，然后分别对这些子图进行计算，计算的时候可以分别迭代进行分阶段的计
精选资源
spark-graphx-twitter：以Twitter为例的Spark和GraphX示例
02-06
《Spark与GraphX在Twitter数据处理中的应用实例》 Spark，作为大数据处理领域的明星框架，以其高效的内存计算和分布式处理能力赢得了广泛的认可。而GraphX是Spark生态系统中的一个组件，专门用于图数据处理，它提供...
【计算引擎】spark笔记-GraphX图计算
孟知之的搬砖填坑历险记
03-17 1543
文章目录1. Spark GraphX2.Spark GraphX的抽象3.Spark GraphX图的构建4. Spark GraphX图的计算模式4.1 Spark GraphX 图的转换操作4.2 转换操作4.2 结构操作4.3 关联操作4.4 聚合操作5.GraphX实例 1. Spark GraphX 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...
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spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz
09-17
此外，Spark还包含了多个模块，如Spark SQL用于结构化数据处理，Spark Streaming用于实时流处理，MLlib用于机器学习，GraphX用于图计算。 Hive on Spark是Hive的一种执行引擎选项，它允许用户利用Spark的计算能力来...
Spark GraphX：图计算的高性能引擎
2402_87144407的博客
05-07 401
Spark GraphX作为Apache Spark的图计算组件，为大规模图数据处理提供了分布式解决方案。GraphX基于Spark RDD构建，创新性地将图数据表示为顶点（Vertex）和边（Edge）两个RDD集合。在相同硬件环境下，GraphX处理PageRank算法的速度比传统MapReduce实现快8-10倍，内存消耗减少60%。GraphX正推动着从社交网络到生物信息学等领域的图计算革命，单集群可处理包含数百亿顶点和边的超大规模图数据。高效的图存储结构（邻接表+边表）广度优先搜索（BFS）
Spark GraphFrames图计算
Asll的学习小站
06-09 4400
Spark GraphFrames图计算 1. 图的概念 在计算机科学中，图是一种重要的数据结构，它具有强大的表达能力，广泛应用于通信网络、搜索引擎、社交网络及自然语言处理等领域。GraphFrames 是关于图的计算框架，理解图的概念对学习和掌握 GraphFrames 的相关内容是非常重要的。由于数据结构的书籍都有对图的详细介绍，因此这里仅回顾一些重要概念，为讲解后面内容提供基础。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rKNFD3dG-1623235399503
大数据开发：Spark GraphX图计算入门
shuimuzh123的博客
08-03 1438
Spark框架下，除了支持批处理和流处理，也提供图计算功能，而图计算功能主要由Spark GraphX来提供。而近些年来说，图计算在大数据领域，也得到越来越多的应用。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark GraphX图计算入门。 关于图计算 关于图计算，其实是不能单单从字面上去理解。所谓的图计算的“图（Graph）”，其实是指的一种网络，是一种适合表现事物之间关联关系的数据结构，而非大众意义上的图片（Image）。 图计算目前广泛应用于公安系统和银行金融领域。通过社交网络分析，可以打击.
DAG (directed acyclic graph) 作为大数据执行引擎的优点
iTer的专栏
12-04 7553
TL;DR - Conceptually DAG model is a strict generalization of MapReduce model. DAG-based systems like Spark and Tez that are aware of the whole DAG of operations can do better global optimizations than
Spark GraphX
mach_learn的专栏
06-15 4990
GraphX是spark的一个新组件用于图和并行图计算。在一个高水平，GraphX通过引进一个新的图抽象扩展了spark RDD：带有顶点和边属性的有向多重图。为了支持图计算，GraphX 提供了很多基本的操作（像 subgraph, joinVertices, and aggregateMessages）和pregel的一个优化变种。除此之外，GraphX 包含了一个正在增长的图算法和图构造的集合来简化图的分析任务
spark graphx
赵英超的博客
06-19 943
在介绍完Spark GraphX的属性图模型、简单的属性展示操作后，本章节介绍更多有关Spark GraphX的常用图操作。在GraphX中，核心操作都是被优化过的，组合核心操作的定义在GraphOps中。由于Scala隐式转换，定义在GraphOps的操作可以在Graph的成员中获取。例如：我们计算图中每个顶点的入度.(该方法是定义在GraphOps)val graph: Graph[(Stri...
SparkGraphx
互联网知识分享
05-17 209
Spark GraphX 是 Spark 的一个模块，主要用于进行以图为核心的计算 和 分布式图的计算。）GraphX 底层也是RDD计算，他和RDD共用了一种存储形态，在展示形态上用图的形式来表示。取出所有的边，filter过滤，e表示边 e.srcId表示边的原点 e.dstId目标点。个点，每个点有id 和属性，id必须是long类型的。取出原点id 大于 目标id的找出来。原点，目标点，边属性)
Spark-GraphX
getBinary的博客
05-30 666
Spark-GraphX基本概念SparkGraphX创建Graph对象verticesPageRankPregel 基本概念 首先了解下与图相关的概念 图（Graph）由顶点（Vertex）和边（Edge）组成 图根据边是否有方向，可以分为有向图和无向图 有向图： 无向图： 根据是否构成环形（并不是指边和边组成了封闭的图形就叫是有环，而是指从某个顶点出发，经过若干边后可以回到该顶点），分为有环图和无环图 有环图： 无环图： 度：一个顶点，与其连接的边的数量，就叫做该顶点的度 出度：指从当前顶点指
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