sparkgraphx

Spark GraphX是Apache Spark的一个图计算框架，用于处理大规模图数据。它提供了一套丰富的图算法库，可以用于分析和处理图数据。

要开始使用Spark GraphX，首先需要将Spark和GraphX导入你的工程。例如，你可以使用以下语句导入所需的包：

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD

一旦导入了Spark和GraphX，你就可以使用GraphX的图构建功能来创建图。你可以使用GraphGenerators来生成随机图，然后使用图的操作和算法来分析图数据。例如，你可以使用GraphX的pregel操作来实现单元最短路径算法。

以下是一个使用Spark GraphX构建图和计算单元最短路径的示例代码：

import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators

// 创建一个带有边属性的图，边属性表示距离
val graph: Graph[Int, Double] = GraphGenerators.logNormalGraph(sc, numVertices = 100).mapEdges(e => e.attr.toDouble)

val sourceId: VertexId = 42 // 设置起始点

// 初始化图，使除了根节点外的所有顶点的距离为无穷大
val initialGraph = graph.mapVertices((id, _) => if (id == sourceId) 0.0 else Double.PositiveInfinity)

// 使用pregel操作计算最短路径
val sssp = initialGraph.pregel(Double.PositiveInfinity)(
(id, dist, newDist) => math.min(dist, newDist), // Vertex Program
triplet => { // 发送消息
if (triplet.srcAttr + triplet.attr < triplet.dstAttr) {
Iterator((triplet.dstId, triplet.srcAttr + triplet.attr))
} else {
Iterator.empty
}
},
(a,b) => math.min(a,b) // 合并消息
)

// 打印最短路径结果
println(sssp.vertices.collect.mkString("\n"))
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>