关于Spark GraphX，如何在顶点使用其他数据类型 - 腾讯云开发者社区

从零开始在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。...现在，我们需要进行一些配置来使Python脚本能够运行graphx。要使用Python / pyspark运行graphx，你需要进行一些配置。...接下来，我们可以开始正常地使用graphx图计算框架了。现在，让我们简单地浏览一下一个示例demo。...DataFrame必须包含两列，"src"和"dst"，分别用于存储边的源顶点ID和目标顶点ID。...Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。

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在美国国会图书馆标题表的SKOS上运行Apache Spark GraphX算法

我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...这些数据也可以帮助其他应用程序，现在它可以帮助使用Spark的分布式应用程序。...基本的Spark数据结构是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, or RDD）。GraphX使用的图形数据结构是顶点RDD和边RDD的组合。...在GraphX图中存储RDF的第一步显然是将谓词存储在边RDD，并将顶点RDD中的主体和资源对象以及文字属性作为这些RDD中的额外信息，如（名称，角色)对和Spark网站的Example Property...创建一个国会图书馆标题表连接组件的报告加载这些数据结构（加上另一个允许快速查找的参考标签）后，我下面的程序将GraphX连接组件算法应用到使用skos：related属性连接顶点的图的子集，如“Cocktails

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - GraphX Programming Guide | ApacheCN

这些是分别与每个顶点和边缘相关联的对象的类型。当它们是原始数据类型（例如： int ，double 等等）时，GraphX 优化顶点和边缘类型的表示，通过将其存储在专门的数组中来减少内存占用。...为了避免重新计算，在多次使用它们时，必须明确缓存它们（参见 Spark Programming Guide）。GraphX 中的图形表现方式相同。...在以下示例中，我们可以使用 Pregel 运算符来表达单源最短路径的计算。 import org.apache.spark.graphx....过滤器实际上是通过 BitSet 使用索引重新实现的，并保留与其他VertexRDD 进行快速连接的能力。...默认分区策略是使用图形构建中提供的边的初始分区。然而，用户可以轻松切换到 GraphX 中包含的 2D 划分或其他启发式算法。 ?

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GraphX编程指南-官方文档-整理

要了解更多有关如何开始使用Spark参考 Spark快速入门指南。属性图该属性图是一个用户定义的顶点和边的有向多重图。有向多重图是一个有向图，它可能有多个平行边共享相同的源和目的顶点。...GraphX 优化顶点和边的类型的表示方法，当他们是普通的旧的数据类型（例如，整数，双精度等）通过将它们存储在专门的阵列减小了在内存占用量。在某些情况下，可能希望顶点在同一个图中有不同的属性类型。...为了避免重复计算，当他们需要多次使用时，必须明确地使用缓存（见 Spark编程指南）。在GraphX中Graphs行为方式相同。当需要多次使用图形时，一定要首先调用Graph.cache。...过滤器使用的是实际通过BitSet实现的，从而复用索引和保持能快速与其他 VertexRDD 实现连接功能。...默认分区策略是按照图的构造，使用图中初始的边。但是，用户可以方便地切换到二维-分区或GraphX中其他启发式分区方法。 ?

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GraphX具体功能的代码使用实例-Scala实现

GraphX 为整个图计算流程提供了强大的支持，先前已经有若干篇文章先后介绍了GraphX的强大功能，在GraphX官方编程指南中，提供了部分简单易懂的示例代码，其为GraphX的使用提供了一个初步的认识...{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark...，注意顶点和边都是用元组定义的Array //顶点的数据类型 val vertexArray = Array( (1L, ("Alice", 28)),(2L, ("Bob"...spark-graphx" % "2.2.0" // //mapReduceTriplets // 操作应用用户定义的map函数到每一个triplet ，使用用户定义的reduce函数聚合产生 messages...5 同其他顶点间的距离：本身距离为0，其他距离为MAX val initialGraph = graph.mapVertices((id,_) => if (id == sourceId) 0.0 else

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GraphX图计算图处理知识图谱简单可视化核心技术

可视化效果编程语言核心代码　　准备在CSDN上写一个关于GraphX的专栏，这是第一篇文章。　　...本文介绍使用GraphX创建一张图并可视化的关键技术，创建好的图存储在Graph[VD,ED]对象中，可视化所使用的技术框架是第三方Java动态图形管理组件GraphStream。...可视化效果　　在可视化结果中，使用标签分别在顶点和边的旁边标注了人物的姓名和人物之间的关系，如下图所示。 ? 编程语言　　GraphX目前只支持Scala编程语言。...核心代码 import org.apache.spark....{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.graphstream.graph

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大数据技术之_19_Spark学习_05_Spark GraphX 应用解析小结

========== Spark GraphX 概述 ========== 1、Spark GraphX是什么？ ...（1）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式图的计算。 ...注意：对于顶点的属性是使用提供的默认属性。...注意：对于顶点的属性是使用提供的默认属性，对于边的属性是相同边的数量。...，A 是发送的信息的类型，sendMsg 是每一条边都会自动触发，到底有没有消息能够发送到顶点，使用 EdgeContext 里面的 sendToSrc和sendToDst 来实现。

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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 GraphX ? ...通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的分布式数据计算（data-parallel，如 spark、MapReduce）快很多。 ? ...执行者使用一系列顶点分区方法来对图进行分区。如 RDD 一样，图的每个分区可以在发生故障的情况下被重新创建在不同的机器上。 ...Step1、开始的第一步是引入 Spark 和 GraphX 到你的项目中，如下面所示： import org.apache.spark.graphx....subgraph 操作可以用于很多场景，如获取感兴趣的顶点和边组成的图或者获取清除断开连接后的图。

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主流开源分布式图计算框架 Benchmark

本评测使用的是针对有向图的单向连通图算法。算法思路：connected-component 是一个非全图迭代式算法。我们使用 label 值来表示顶点所属的连通子图。...我们使用dist 表示某顶点到指定源点的最短距离。算法开始时，源点的 dist 值设为 0，其他顶点的 dist 值初始化为无穷大值，并将源点置为激活态。...由于使用“点分割”切图，顶点可能存储多份，即某顶点可能有多个镜像顶点（黄色圆圈），但只会有 1 个主顶点（白色圆圈）。顶点维度的数据都存储在主顶点上，镜像顶点充当消息传递的“桥梁”。...3.2.1 测试结果 [image.png] 3.2.2 数据分析 GraphX / Giraph：原因如 3.1.2 节所述，GraphX 和 Giraph 由于内存占用及性能原因，在 4 nodes...其他指标同理。

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Spark图计算及GraphX简单入门

GraphX介绍 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了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。...1.0版本，GraphX正式投入生产使用。 ? 值得注意的是，GraphX目前依然处于快速发展中，从0.8的分支到0.9和1.0，每个版本代码都有不少的改进和重构。...GraphX计算模式如同Spark一样，GraphX的Graph类提供了丰富的图运算符，大致结构如下图所示。...它不会在单个顶点上进行消息遍历，而是将顶点的多个Ghost副本收到的消息聚合后，发送给Master副本，再使用vprog函数来更新点值。消息的接收和发送都被自动并行化处理，无需担心超级节点的问题。

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GraphX 在图数据库 Nebula Graph 的图计算实践

二、算法应用为了支撑大规模图计算的业务需求，Nebula Graph 基于 GraphX 提供了 PageRank 和 Louvain 社区发现的图计算算法，允许用户通过提交 Spark 任务的形式执行算法应用...此外，用户也可以通过 Spark Connector 编写 Spark 程序调用 GraphX 自带的其他图算法，如 LabelPropagation、ConnectedComponent 等。...，如红色社区和浅绿色社区之间通过（8,11）、（10，11）、（10,13）相连，所以两个社区之间边的权重为 3。...21min（PageRank 算法执行时间） Louvain 在一亿数据集上的执行时间为 1.3h（Reader + Louvain 算法执行时间）如何使用 Nebula Graph 的算法下载...：https://github.com/apache/spark/tree/master/graphx Spark-connector：https://github.com/vesoft-inc/nebula-java

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Spark 生态系统组件

· Spark Core 提供了多种运行模式，不仅可以使用自身运行模式处理任务，如本地模式、Standalone，而且可以使用第三方资源调度框架来处理任务，如YARN、MESOS 等。...Spark SQL 的特点如下： · 引入了新的RDD 类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。 SchemaRDD 由定义了列数据类型的行对象构成。...· 在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join 操作。...跟其他分布式图计算框架相比，GraphX 最大的优势是：在Spark 基础上提供了一栈式数据解决方案，可以高效地完成图计算的完整的流水作业。...逻辑上，所有图的转换和操作都产生了一个新图；物理上，GraphX 会有一定程度的不变顶点和边的复用优化，对用户透明。

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图解Spark Graphx基于connectedComponents函数实现连通图底层原理

原创/朱季谦按照官网的介绍，NebulaGraph Algorithm是一款基于GraphX 的 Spark 应用程序，通过提交 Spark 任务的形式，使用完整的算法工具对 NebulaGraph...通俗而言，就是基于NebulaGraph Algorithm，通过配置读取出存储在NebulaGraph的数据源，然后转换成Graphx图结构（具备顶点和边的数据集），再结合Spark Graphx提供的算法...文中提到曾在一张被提取出来的关系网中，计算出一个热点手机号被五六十个其他用户设置为家庭联系人手机号——这样关联数量异常的情况，往往很可能就存在团伙欺诈。...在现实生活里，这两个子图就相当某个社区里的关系网，在Spark Graphx里，经常需要处理这类关系网的操作，那么，在一个图里如何得到各个子图的数据呢？...这时，就可以使用到Spark Graphx的connectedComponents函数，网上关于它的介绍，基本都是说它是Graphx三大图算法之一的连通组件。

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大数据时代中 Spark Graphx 图计算的崭新前景

背景介绍通过 Spark Graphx 图计算实现任务关系网的处理。例如：简单模拟出在一批历史数据，通过 Spark Graphx 将有关联的数据之间组成一张张社交子网。...import org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.graphx....构建顶点和边的 RDD定义图的顶点和边，其中每个顶点表示一个人，每条边表示两人之间的朋友关系。...构建图使用定义的顶点和边创建图。val defaultVertex = "Unknown"val graph = Graph(vertices, edges, defaultVertex)5....打开终端，使用 spark-submit 命令运行程序。

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大数据开发：Spark入门详解

一．关于Spark的概述我们可以了解到，当前，MapReduce编程模型成为了一种比较主流的分布式编程模型，并且它也极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，能够将自己的程序运行在分布式系统上...简单的来讲的话，它其实就是一个由顶点和有方向性的边构成的图，然后他可以其中从任意的一个顶点去出发，但是呢又没有路径可以将其带回到出发的顶点。...而我们可以知道Spark SQL 支持多种数据源，比如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。...四．Spark生态圈介绍 Spark力图整合机器学习（MLib）、图算法（GraphX）、流式计算（Spark Streaming）和数据仓库（Spark SQL）等领域，通过计算引擎Spark，弹性分布式数据集...可以实现即席查询，Spark Streaming可以处理实时应用，MLib可以实现机器学习算法，GraphX可以实现图计算，SparkR可以实现复杂数学计算。

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Spark GraphX 对图进行可视化

Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理. 但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时. 接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用....{Graph => GraphStream} 绘制首先是使用 GraphX 加载一个图, 然后将这个图的信息导入 graphstream 的图中进行可视化....如果不设置样式文件, 顶点与边默认渲染出来的效果是黑色. 加入节点和边...., 只需要将顶点的 vertex ID 转换成字符串传入即可....另外, zeepelin 也可与 Spark 集成, 可自行了解. 参考： Book, Apache Spark Graph Processing.

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

Spark GraphX: GraphX是用于图计算和并行图计算的新的（alpha）Spark API。...为了支持图计算，GraphX暴露了一个基础操作符集合（如subgraph，joinVertices和aggregateMessages）和一个经过优化的Pregel API变体。...此外，GraphX还包括一个持续增长的用于简化图分析任务的图算法和构建器集合。除了这些库以外，还有一些其他的库，如BlinkDB和Tachyon。...此外，还有一些用于与其他产品集成的适配器，如Cassandra（Spark Cassandra 连接器）和R（SparkR）。...后续计划在后续的系列文章中，我们将从Spark SQL开始，学习更多关于Spark生态系统的其他部分。

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第一部分：入门介绍

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适合小白入门Spark的全面教程

Apache Spark，并熟悉Spark的主要概念，如Spark Session，数据源，RDD，DataFrame和其他库。...Spark Session: 在早期版本的Spark中，Spark Context是Spark的入口点。对于每个其他API，我们需要使用不同的上下文。...GraphX GraphX是用于图形和图形并行计算的Spark API。因此，它使用弹性分布式属性图扩展了Spark RDD。属性图是一个有向多图，它可以有多个平行边。...每个边和顶点都有与之关联的用户定义属性。这里，平行边缘允许相同顶点之间的多个关系。...在高层次上，GraphX通过引入弹性分布式属性图来扩展Spark RDD抽象：一个定向多图，其属性附加到每个顶点和边。

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《Spark的使用》--- 大数据系列

, MLlib for machine learning, GraphX for graph processing, and Spark Streaming....二、Spark的架构 ? Spark架构图 1.Spark Core 包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。...其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 2.Spark SQL 提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。...每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 3. Spark Streaming 对实时数据流进行处理和控制。...5.GraphX 控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。GraphX扩展了RDD API，包含控制图、创建子图、访问路径上所有顶点的操作。

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我攻克的技术难题：大数据小白从0到1用Pyspark和GraphX解析复杂网络数据

在美国国会图书馆标题表的SKOS上运行Apache Spark GraphX算法

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - GraphX Programming Guide | ApacheCN

GraphX编程指南-官方文档-整理

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GraphX图计算图处理知识图谱简单可视化核心技术

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第一部分：入门介绍

适合小白入门Spark的全面教程

《Spark的使用》--- 大数据系列

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