Pregel

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图计算: 使用 Spark Graphx Pregel API 处理分层数据

今天，分布式计算引擎是许多分析、批处理和流应用程序的支柱。Spark提供了许多开箱即用的高级功能（pivot、分析窗口函数等）来转换数据。有时需要处理分层数据或执行分层计算。许多数据库供应商提供诸如“递归 CTE（公用表达式）”或“join” SQL 子句之类的功能来查询/转换分层数据。

Spark Graphx Pregel（pregel参数详解,pregel调用实现过程的详细解释）

Spark Graphx Pregel 一.Pregel概述1.什么是pregel？2.pregel应用场景二.Pregel源码及参数解释1.源码2.参数详细解释（1）initialMsg（2）maxIteration（3）activeDirection（4）vprog（5）sendMsg（6）mergeMsg 三.Pregel计算顶点5 到其他各顶点的最短距离1.图信息（1）顶点信息（2）边信息 2.Pregel原理

pregel+ 核心源码注释

#ifndef WORKER_H #define WORKER_H #include <vector> #include "../utils/global.h" #include "MessageBuffer.h" #include <string> #include "../utils/communication.h" #include "../utils/ydhdfs.h" #include &q

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)(