Spark GraphX怎么使用

Spark GraphX是Spark的图计算模块，提供了图操作的高层次抽象，并基于RDD的编程模型实现了高效的图计算引擎。

Spark GraphX使用非常简单，首先需要定义图的结构，包括顶点和边，然后使用一系列的图计算算法对图进行操作。

首先，定义一个简单的图，包含两个顶点和一条边：

val graph = Graph(vertices, edges)

其中，vertices是一个RDD[(Long, String)]类型的数据集，表示图中的顶点集合，edges是一个RDD[Edge[String]]类型的数据集，表示图中的边集合。

接下来，使用图计算算法对图进行操作。Spark GraphX提供了顶点度、边度、连通性、最短路径、拓扑排序等多种图计算算法。

例如，计算图中顶点的度：

val degrees: VertexRDD[Int] = graph.degrees

计算图中边的度：

val degrees: EdgeRDD[Int] = graph.edges.mapValues(x => x.attr.toInt)

计算图中顶点的连通性：

val connectedComponents: VertexRDD[VertexId] = graph.connectedComponents

计算图中两个顶点之间的最短路径：

val shortestPaths: VertexRDD[Map[VertexId, Double]] = graph.shortestPaths

对图进行拓扑排序：

val topologicalSorting: RDD[(VertexId, Int)] = graph.topologicalSorting