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独家 | 使用Spark进行大规模图形挖掘（附链接）

： 如何运用神奇的图。我们将讨论标签传播，Spark GraphFrame和结果。...Spark有2个图形库：GraphX（https://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html）和GraphFrames（https...无法获得分布式集群的所有计算资源，但是可以了解如何开始使用Spark GraphFrames。 我将使用Spark 2.3导入pyspark和其他所需的库，包括图形框架。...例如： 分层并传播元数据：如果我们向数据添加诸如边权重，链接类型或外部标签之类的信息，那么如何在图中传播此信息呢？...还有关于使用Docker进行设置和运行pyspark笔记本的说明。我希望这将有助于开始使用Web图数据进行实验，并帮助你在数据科学问题中学习Spark GraphFrame。 探索愉快！

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    这有一份技术指南，如何用大数据分析图表

    因此，我们将在这篇文章中介绍 ● 在Apache Spark上使用图框架构建存储在HDFS中的大数据图。 ● 在大数据之上使用图表分析真实世界航班数据集。...GraphFrames 要使用Spark创建图形和分析大数据图，我们使用了一个开源库图框。目前，使用“Java”来构建图形和分析图形，这是Apache spark上唯一可用的选项。...Spark有一个优秀的内建库'GraphX'，是可以直接与Scala结合，不过我还没有尝试使用它与Java的结合使用。...因此，为了使用图框来构建图表，我们提供机场和路线的节点和边缘： GraphFrame gf =新的GraphFrame（机场，路线）; Graphframe要求你的顶点有一个“ID”属性，在你的边缘有一个相应的...现在我们的图形对象已经准备就绪，它使用Spark，Graphframe堆栈，位于大数据之上。 。gf.vertices（）显示（）; 属性 ?

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    一文读懂Apache Spark

    Spark支持在一个独立的集群中运行，只需在集群中的每台机器上使用Apache Spark框架和JVM。然而，你可能更希望利用资源或集群管理系统来负责分配任务。...允许应用开发人员向数据科学家提供数据，以使他们能够以可访问的方式利用其可伸缩性和速度。...模型可以由Apache Spark的数据科学家使用R或Python进行训练，使用MLLib保存，然后导入基于java的或基于scala的管道用于生产。...Spark GraphX Spark GraphX附带了一种分布式算法，用于处理图形结构，包括实现谷歌的PageRank。...这些算法使用Spark Core的RDD方法建模数据，graphframe包允许在dataframes上做图形操作，包括利用Catalyst优化器进行图形查询。

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    Python如何进行大数据分析？

    得益于SQL的支持、直观的界面和简单的多语言API，你可轻松使用Spark，而不必学习复杂的新型生态系统。...PySpark求解连通图问题 刘备和关羽有关系，说明他们是一个社区，刘备和张飞也有关系，那么刘备、关羽、张飞归为一个社区，以此类推。 对于这个连通图问题使用Pyspark如何解决呢？...首先，我们创建spark对象： from pyspark.sql import SparkSession, Row from graphframes import GraphFrame spark =...spark的图计算 计算连通图： g = GraphFrame(vertices, edges) result = g.connectedComponents().orderBy("component"...作为数据从业者，工作越来越离不开Spark，而无论你使用Python、Scala或Java编程语言，实际上都可以调用Spark实现大数据分析的高效操作。

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    GraphX编程指南-官方文档-整理

    从整理上看，GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。...该GraphX API 使用户能够将数据既可以当作一个图，也可以当作集合（即RDDS）而不用进行数据移动或数据复制。通过引入在图并行系统中的最新进展，GraphX能够优化图形操作的执行。...GraphX 替换 Spark Bagel 的 API 在GraphX 的发布之前，Spark的图计算是通过Bagel实现的，后者是Pregel的一个具体实现。...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。...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。

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

    定向多图是具有共享相同源和目标顶点的潜在多个平行边缘的有向图。支持平行边缘的能力简化了在相同顶点之间可以有多个关系（例如： 同事和朋友）的建模场景。...例如，给出一个以度为顶点属性的图（我们稍后将描述如何构建这样一个图），我们为PageRank初始化它： // Given a graph where the vertex property is the...在有向图的上下文中，通常需要知道每个顶点的度数，外部程度和总程度。本 GraphOps 类包含运营商计算度数每个顶点的集合。...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....Graph 算法 GraphX 包括一组简化分析任务的图算法。该算法被包含在 org.apache.spark.graphx.lib 包可直接作为方法来访问 Graph 通过 GraphOps 。

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    主流开源分布式图计算框架 Benchmark

    而美团内部在骑手社交网络、金融反欺诈、设备风险识别等诸多场景下也有使用图计算的迫切需求。 图计算技术可以很好地解决全图的离线分析问题，但目前在工程落地上依然存在困难。...KnightKing：针对 Walker 游走类算法专门设计的图计算框架，不具有通用性。 GraphX：Apache 基金会基于 Spark 实现的图计算框架，社区活跃度较高。...twitter-2010 图的有向性：有向图 点数量：41,652,230 边数量：1,468,365,182 clueweb-12 图的有向性：有向图 点数量：955,207,488 边数量：42,574,107,469...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。...[image.png] 图7. 适用于 Pull 通信模式的切图 PageRank 由于是全图迭代式算法，使用 Pull 通信模式。

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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

    [w356ahsfu2.png] 上个月，在Apache Spark和SPARQL中; RDF Graphs和GraphX(这篇文章中)，我描述了Apache Spark如何作为一个更有效地进行MapReduce...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。...我为主语做了这些，谓词（它可能不是GraphX意义上的“顶点”，但是该死的，如果可以的话我希望它们是资源，是三元组的主语或宾语），以及相关对象。...为了运行连接组件算法(Connected Components algorithm )，然后输出每个子图的每个成员的参考标签，我不需要这个RDD，但是它为在Spark GraphX程序中使用RDF来做什么开辟了许多可能性...(Strangulated graph指一个所有环都是三角形的无向图，参见维基百科，有译为绞窄性图的但无法佐证，译者注) 关于RDF和数据关联技术( Linked Data technology)的最大的一件事情就是越来越多的有趣数据被公开发布

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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。...GraphX的核心抽象是Resilient Distributed Property Graph，一种点和边都带属性的有向多重图。...GraphX实现分析 如同Spark本身，每个子模块都有一个核心抽象。GraphX的核心抽象是Resilient Distributed Property Graph，一种点和边都带属性的有向多重图。...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。

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    GraphX 图计算实践之模式匹配抽取特定子图

    对于全图数据的计算，无论是计算架构还是内存大小都不是特别适合的。所以，为了补充该部分（模式匹配）的功能，这里使用 Spark GraphX 来满足 OLAP 的计算需求。...GraphX 介绍 GraphX 是 Spark 生态的一个分布式图计算引擎，提供了许多的图计算接口，方便进行图的各项操作。...只看定义不是特别好理解，所以直接介绍它在 GraphX 中的实现，了解它是如何使用的。...思路延伸 2 度扩散这个例子还是比较简单的，实际业务中，会有很多的情况，当然图的结构也会比较复杂，比如： 不同标签的点如何遍历 不同类型的边如何遍历 出现环路如何解决 边的方向是有向还是无向 多条边如何处理...最后，虽然 GraphX 使用起来上手有一定难度，计算也高度依赖内存，但瑕不掩瑜它仍然是一款优秀的图计算框架，尤其是分布式的特性能够进行大量数据的计算，同时 Spark 又能较好地与大数据生态集成，又有官方提供的

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    【智能大数据分析 | 实验二】Spark实验：部署Spark集群

    三、实验原理 （一）Spark 简介 Spark 是一个高速的通用型集群计算框架，其内部内嵌了一个用于执行 DAG（有向无环图）的工作流引擎，能够将 DAG 类型的 Spark- App 拆分成 Task...目前，Spark 生态圈主要包括 Spark Core 和基于 Spark Core 的独立组件（SQL、Streaming、Mllib 和 Graphx）。...四、实验环境 云创大数据实验平台： Java 版本：jdk1.7.0_79 Hadoop 版本：hadoop-2.7.1 Spark 版本：spark-1.6.0 五、实验内容和步骤 （一）部署 HDFS.../usr/cstor/spark/sbin/start-all.sh （四）提交 Spark 任务 在 master 机上操作：使用 Shell 命令向 Spark 集群提交 Spark-App 1、上传...在部署完成后，我学习了如何使用 Spark 的 Web UI 进行任务监控。这让我对作业的执行过程有了更直观的了解，比如任务的运行时间、资源使用情况等。

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    Spark中的图计算库GraphX是什么？请解释其作用和常用操作。

    Spark中的图计算库GraphX是什么？请解释其作用和常用操作。 Spark中的图计算库GraphX是一个用于处理大规模图数据的分布式计算框架。...它基于Spark的分布式计算引擎，提供了高性能和可伸缩性的图计算功能。GraphX支持图的创建、转换、操作和分析，可以用于解决各种图数据分析和挖掘问题。...GraphX的主要作用是处理大规模图数据，并进行图计算和分析。图数据通常由节点和边组成，节点表示实体或对象，边表示节点之间的关系或连接。图数据可以用于表示社交网络、知识图谱、网络拓扑等各种实际场景。...以下是一个使用Java语言编写的GraphX示例代码： import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext...然后，我们使用自定义的比较器DegreeComparator，找出具有最大度的节点。最后，我们输出了找到的节点和其对应的度。 通过这个示例，我们可以看到GraphX的使用和作用。

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    Spark 生态系统组件

    Spark Core提供了多种资源调度管理，通过内存计算、有向无环图（DAG）等机制保证分布式计算的快速，并引入了RDD 的抽象保证数据的高容错性，其重要特性描述如下。...· Spark Core 提供了有向无环图（DAG）的分布式并行计算框架，并提供内存机制来支持多次迭代计算或者数据共享，大大减少迭代计算之间读取数据的开销，这对于需要进行多次迭代的数据挖掘和分析性能有极大提升...GraphX GraphX 最初是伯克利AMP 实验室的一个分布式图计算框架项目，后来整合到Spark 中成为一个核心组件。...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。...GraphX 的核心抽象是Resilient Distributed Property Graph，一种点和边都带属性的有向多重图。

    1.9K20

    适合小白入门Spark的全面教程

    通过这篇文章将向大家介绍使用Spark进行地震检测。...对于转换（transformations），Spark将它们添加到DAG(有向无环图)的计算中，并且只有当驱动程序请求一些数据时，这个DAG才会实际执行。 ?...图：spark streaming Spark SQL Spark SQL是Spark中的一个新模块，它使用Spark编程API实现集成关系处理。 它支持通过SQL或Hive查询查询数据。...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。...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研究】用Apache Spark进行大数据处理之入门介绍

    而Spark则允许程序开发者使用有向无环图（DAG）开发复杂的多步数据管道。而且还支持跨有向无环图的内存数据共享，以便不同的作业可以共同处理同一个数据。...Spark GraphX: GraphX是用于图计算和并行图计算的新的（alpha）Spark API。...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。...如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式。...如何运行Spark 当你在本地机器安装了Spark或使用了基于云端的Spark后，有几种不同的方式可以连接到Spark引擎。 下表展示了不同的Spark运行模式所需的Master URL参数。 ?

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    Spark分布式内存计算框架

    Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。...6、GraphX（图计算） GraphX是Spark中用图计算的API，可认为是Pregel在Spark 上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法...图结构数据的处理 —— Pregel、Hama GraphX 三、Spark运行架构 Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复...DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的简称，反映RDD之间的依赖关系。 Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task。...（Executor） 资源管理器可以自带或Mesos或YARN。

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    大数据常用技术概要

    如何跟踪资源的使用情况:Spark 的工作节点。...用于机器学习和统计等场景 GRAPHX 开挂技能，处理图计算的宝典，直接用就可以了。GraphX是用于图计算和并行图计算的新的（alpha）Spark API。...通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph），一种顶点和边都带有属性的有向多重图，扩展了Spark RDD。...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。 Spark Core Spark Core是大规模并行计算和分布式数据处理的基础引擎。...Apache Mahout(一个Hadoop的机器学习库)摒弃MapReduce并将所有的力量放在Spark MLlib上。 GraphX GraphX是一个用于操作图和执行图并行操作的库。

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