首页 > TAG信息列表 > GraphX

GraphX 图计算实践之模式匹配抽取特定子图

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 前言 Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景，同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法，这里给 Nebula 点个赞，很不错！ 但实践过程中，我发现部分 OLAP 场景中，想

GraphX中顶点和边的RDD操作

　　GraphX 公开了存储在图中的顶点和边的 RDD 视图。但是，由于 GraphX 在优化的数据结构中维护了顶点和边，并且这些数据结构提供了额外的功能，所以顶点和边分别返回为 VertexRDDVertexRDD 和 EdgeRDDEdgeRDD。 一、顶点RDD（VertexRDDs） 　　VertexRDD[A] 扩展了 RDD[(VertexId, A)] 并

GraphX中的图构造器

　　GraphX 提供了几种从 RDD 或磁盘上的顶点和边的集合构建图的方法。 默认情况下，所有图构建器都不会重新划分图的边； 相反，边会留在它们的默认分区中（例如它们在 HDFS 中的原始块）。Graph.groupEdges 要求对图进行重新分区，因为它假定相同的边将位于同一分区上，因此您必须在调用之前调

Spark GraphX 应用示例

构建用户合作关系属性图         顶点属性                 用户名                 职业         边属性                 合作关系   import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph} import org.apache.sp

Spark GraphX

Concept GraphX is Apache Spark’s API for graphs and graph-parallel computation. GraphX is a new component in Spark for graphs and graph-parallel computation. At a high level, GraphX extends the Spark RDD by introducing a new Graph abstraction: a directe

GraphX 学习笔记

不错的link   ​         Spark GraphX是一个分布式图处理框架，Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口，极大的方便了大家对分布式图处理的需求。Spark 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

大数据——GraphX之Pregel算法原理及Spark实现

GraphX之Pregel算法原理及Spark实现 Pregel案例：求顶点5到其他各点的最短距离Pregel原理分析 Pregel 源码 def pregel[A: ClassTag]( initialMsg: A, maxIterations: Int = Int.MaxValue, activeDirection: EdgeDirection = EdgeDirection.Either)(

Spark Graphx常用函数

Spark Graph定义 object SparkGraph { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("Graph").getOrCreate() val sc: SparkContext = spark.sparkContext //创建Verti

Spark GraphX图计算结构详解【图构建器、顶点、边】

一.图构建器 　　GraphX提供了几种从RDD或磁盘上的顶点和边的集合构建图形的方法。默认情况下，没有图构建器会重新划分图的边；相反，边保留在默认分区中。Graph.groupEdges要求对图进行重新分区，因为它假定相同的边将在同一分区上放置，因此在调用Graph.partitionBy之前必须要调用groupEd

spark graphX作图计算

一、使用graph做好友推荐 import org.apache.spark.graphx.{Edge, Graph, VertexId}import org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}//求共同好友object CommendFriend { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建入口 val c

Spark生态圈简介

Spark 生态圈是加州大学伯克利分校的 AMP 实验室打造的，是一个力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据应用的平台。 AMP 实验室运用大数据、云计算、通信等各种资源及各种灵活的技术方案，对海量不透明的数据进行甄别并转化为有用的信息，以供

大数据技术之_19_Spark学习_05_Spark GraphX 应用解析 + Spark GraphX 概述、解析 + 计算模式 + Pregel API + 图算法参考代码 + PageRank

第1章 Spark GraphX 概述1.1 什么是 Spark GraphX1.2 弹性分布式属性图1.3 运行图计算程序第2章 Spark GraphX 解析2.1 存储模式2.1.1 图存储模式2.1.2 GraphX 存储模式2.2 vertices、edges 以及 triplets2.2.1 vertices2.2.2 edges2.2.3 triplets2.3 图的构建2.3.1 构建图的方法2

Spark MLlib和Sprk GraphX

Spark MLlib MLlib 是 Spark 可以扩展的机器学习库 MLlib is Apache Spark’s scalable machine learning library. 一、MLlib概述 MLlib 是 Spark 可以扩展的机器学习库 Spark在机器学习方面具有得天独厚的有事，有以下几个原因： 1、机器学习算法 一般都有多个步骤迭代计算，需要在多次