Spark GraphX 自带的图算法

本文介绍了Spark GraphX中包含的几种图算法,如连通组件(ConnectedComponents)、强连通图、最短路径(ShortestPaths)、标签传播(LabelPropagation)、三角计数(TriangleCount)、网页排名(PageRank)以及奇异值分解(SVD++)。详细讲解了每个算法的原理、参数和输出。虽然Spark提供了这些算法的实现,但并不适用于所有矩阵分解任务,因为Spark并非解决所有问题的最佳工具。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述
图片来源:https://databricks.com/blog/2016/03/03/introducing-graphframes.html

输入

// 顶点
val users = sc.parallelize(Array(
  (1L, ("Alice", 34)),
  (2L, ("Bob", 36)),
  (3L, ("Charlie", 30)),
  (4L, ("David", 29)),
  (5L, ("Esther", 32)),
  (6L, ("Fanny", 36)),
  (7L, ("Gabby", 60))
))

// 边
val relationships = sc.parallelize(Array(
  Edge(1L, 2L, "friend"),
  Edge(2L, 3L, "follow"),
  Edge(3L, 2L, "follow"),
  Edge(6L, 3L, "follow"),
  Edge(5L, 6L, "follow"),
  Edge(5L, 4L, "friend"),
  Edge(4L, 1L, "friend"),
  Edge(1L, 5L, "friend")
))

连通图–ConnectedComponents

算法参数

* @param graph the graph for which to compute the connected components
* @param maxIterations the maximum number of iterations to run for

* @return a graph with vertex attributes containing the smallest vertex in each connected component

输出

val graph = Graph(users, relationships)
ConnectedComponents.run(graph, Int.MaxValue).vertices.foreach(println)
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