.有一份Google网页链接的数据“web-Google.txt”保存在D盘下,如图所示。左列为网页ID,链接到右边的网页。每行数据以“\t”分隔。 使用Spark Graphx所学知识,作如下操作: (1)使用两种方式构建图Graph对象并且

好的，您提到的文件"web-Google.txt"存储了网页之间的链接关系，我们可以使用Apache Spark的GraphX库来处理这种网络图数据。以下是两个构建图（Graph对象）的方式：

**方式一：从文本文件读取并创建顶点和边**
1. **读取数据**：首先，我们需要将文本文件转换成DataFrame，然后从中解析出顶点ID（网页ID）和边信息。

   from pyspark.sql import SparkSession
   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   
   lines_df = spark.read.text("D:/web-Google.txt")
   edges = lines_df.selectExpr("split(cast(value as string), '\t') as values").rdd.flatMap(lambda row: [(row[0], row[1])])

2. **创建图**：接着，我们可以使用`edges`数据创建一个无向图（如果所有链接都是双向的），或者根据需要选择有向图。

   graph_data = GraphFrame(edges.rdd.map(lambda x: (x[0], x[1])), edges.rdd.map(lambda x: x).distinct().collect())

**方式二：使用GraphLoader**
1. **加载数据**：利用`GraphLoader`可以更方便地从文本文件导入数据，它会自动处理数据格式。

   from graphx import GraphLoader
   loader = GraphLoader(spark.sparkContext)
   graph = loader.load("D:/web-Google.txt", format="csv", delimiter="\t", edgeDirection="undirected")  # 或者 "directed"取决于实际边的方向

2. **转换为GraphFrame**：最后，将`Graph`对象转换为`GraphFrame`以便后续分析。

   if isinstance(graph, Graph):
       graph = GraphFrame(vertices=graph.vertices, edges=graph.edges)

这两种方式都先读取文件，再通过GraphX API构建图模型。接下来，你可以进行各种图相关的操作，比如计算度、查找路径等。