利用边性质在spark-graphx中遍历图
我希望有人能对以下问题提出一些建议，我最近在类似的问题上得到了很大的帮助，并想进一步讨论它。
我目前有一个使用graphx构建的网络，如下所示（只有更多的顶点和边）
1002,1,0
1003,2,1
1004、3、2
1003、1004、7
1004、1005、3
1002、1006、5
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null
共有1个答案
如果我错了，请纠正我，你想找到图中所有的连通组件吗？（图中的连通组件）如果是这样，GraphX已经有了解决这类问题的算法-参见文档
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我想知道是否有人能帮我，我遇到了一个问题，在spark中为graphx编写的函数，如果我有没有边的顶点，它总是给出错误消息。
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主要内容：1.PageRank,2.Pregel1.PageRank 历史上，PageRank算法作为计算互联网网页重要度的算法被提出。PageRank是定义在网页集合上的一个函数，它对每个网页给出一个正实数，表示网页的重要程度，整体构成一个向量，PageRank值越高，网页就越重要，在互联网搜索的排序中可能就被排在前面。 直观上，一个网页，如果指向该网页的超链接越多，随机跳转到该网页的概率也就越高，该网页的PageRank值就越高，这个网页也
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主要内容：1.基本概念,2.GraphX简介,3.创建Graph 对象,4.Graph Api1.基本概念 图（Graph）由顶点（Vertex）和边（Edge）组成 图根据边是否有方向，可以分为有向图和无向图 有环图和无环图: 2.GraphX简介 SparkGraphX是Spark提供的分布式图计算API，通过弹性分布式属性图（Property Graph）统一了图试图和表视图，可以与Spark Streaming、Spark SQL和Spark MLlib无缝衔接。 对graph视图
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我对Gremlin还比较陌生，我所在的公司正在寻求实现一个带有一些临时边缘的图形数据库。每个顶点可以有一条或多条边，每条边上都有一个本质上是即时真/假的属性。 当遍历图时，如果“isTemporary”=true，我们应该遵循该边，否则我们应该遵循“isTemporary”=false的边。 即。，
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使用TinkerPop 3 Java API：
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我对Spark很陌生，不太了解基础知识，我只是为了解决一个问题而跳入其中。该问题的解决方案包括制作一个边具有字符串属性的图（使用GraphX）。用户可能希望查询这个图，我通过只过滤那些具有字符串属性的边来处理查询，该属性等于用户的查询。 现在，我的图形有超过1600万条边；当我使用计算机的所有8个核心时，创建图形需要10分钟以上。然而，当我查询这个图时（就像我上面提到的那样），我会立即得到结果（令