spark graphx的Connected Components算法使用示例

最新推荐文章于 2023-09-03 17:25:20 发布
最新推荐文章于 2023-09-03 17:25:20 发布
阅读量612 收藏 1
点赞数
分类专栏： spark 知识图谱 文章标签： graphx 连通子图 连通 示例
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/penriver/article/details/116306170
版权
本文介绍了Spark的GraphX组件中的Connected Components算法，用于计算图的连通子图。通过算法应用，每个顶点会被赋予连通分量中最小的顶点ID，从而标识其所属的连通子图。示例展示了如何计算并获取连通图中的最小顶点编号及其对应的节点集合。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Graphx作为Spark的图计算组件，提供了丰富的图操作接口，以及常用的算法(在graphx lib中)。本文介绍Connected Components算法，并提供使用示例；

1. 相关知识

       图的相关概念，参见： 图的基本概念--包括图、连通图、完全图、团、网、子图的概念及示例

如下图有3个极大连通子图(连通分量）

 

2. 计算图的连通子图

Compute the connected component membership of each vertex and return a graph with the vertex value containing the lowest vertex id in the connected component containing that vertex

计算每个顶点的连通分量（c

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
手把手教你用Spark GraphX分析社交网络关系
AI天才研究院
05-05 417
社交网络包含海量用户及其复杂关系，传统关系型数据库难以高效处理此类图结构数据。Spark GraphX作为分布式图计算框架，提供了强大的图处理能力，支持大规模图数据的存储、转换和算法执行。本文旨在通过实战案例，详细讲解如何利用GraphX分析社交网络中的用户关系，包括影响力评估、社区检测、路径分析等核心场景。核心概念：解析GraphX图模型、顶点与边结构、分布式图表示算法原理：详解PageRank、连通组件、最短路径算法及代码实现实战案例：从环境搭建到完整代码实现的全流程演示应用场景。
【Spark】（十七）GraphX之connectedComponents
qianchun22的博客
11-26 1093
连通分量 连通分量是一个子图，其中任何两个顶点通过一条边或一系列边相互连接，其顶点是原始图顶点集的子集，其边是原始图边集的子集 首先准备数据源，存放地址为Linux中/opt/kbfile目录下 links.csv 1,2,friend 1,3,sister 2,4,brother 3,2,boss 4,5,client 1,9,friend 6,7,cousin 7,9,coworker 8,9,father 10,11,colleague 10,12,colleague 11,12,colleague
Spark内置算法：Connected Components算法解析及案例和Triangle Counting算法解析及案例
csdnliu123的博客
04-20 1266
1.Connected Components 含义：连通分量算法用图的最低编号顶点的ID标记图的每个连通分量。例如，在社交网络中，连接的组件可以近似于群集。 案例： package sparkGraphX import org.apache.spark.graphx.{GraphLoader, VertexId, VertexRDD} import org.apache.spark.{Sp...
Spark GraphX之ConnectedComponents
jiandanbuguo的博客
11-29 2494
图的连通性介绍 无向图 顶点的连通性 在一个无向图 G 中，若从顶点 i 到顶点 j 有路径相连（当然从 j 到 i 也一定有路径），则称 i 和 j 是连通的。 连通图 在一个无向图 G 中，如果图中任意两点都是连通的，那么图被称作连通图 连通分量 无向图G的极大连通子图称为G的连通分量( Connected Component)，这里的极大是指顶点个数极大。任何连通图的连通分量只有一个，即是其自身，非连通的无向图有多个连通分量 有向图 弱连通图 有向图的底图（无向图）是连通图，则是弱连通图。简单来
java Spark Graphx ConnectedComponent java代码实现连通图计算'好友关系'
06-28
spark图计算 ConnectedComponent 连通图 '好友关系',顶点数据可以为字符串，封装的方法内部自动处理为long类型，代码有具体示例数据，并且能学习到并行化，持久化，广播等知识点，附有详细注释。计算结果为每个连接图的顶点数据,Tuple2的第二个元素标识为哪个连通图，同一连通图的各个 第一个元素 间为 '好友关系'
Spark GraphX算法 - Connected Components（连通分支）算法
黑曼巴
06-23 805
1.官网地址 http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html#connected-components 2.demo样例
ConnectedComponents:Spark的连通分量算法的实现
07-09
连接组件 这是“Hash-To-Min”算法的一种实现，可找出图的连通分量。 算法的详细信息可以在以下论文中找到： 可视化可以在这里找到： : 要创建 eclipse 项目，请运行以下命令： sbt/sbt eclipse 为了在 Spark 的本地模式上运行，请运行以下命令： sbt/sbt assembly # arguments: run <host> <iteration> <input path> <output> sbt/sbt " run local 4 input/test.txt output/test "
Spark GraphX 图算法的理解
Huangjiazhen711的博客
10-20 1471
Spark GraphX是一个分布式图处理框架，基于Pregel接口实现了常用的图算法。包括 PageRank、SVDPlusPlus、TriangleCount、 ConnectedComponents、LPA 等算法，以下通过具象化的图实例理解相应的算法用途。
Spark GraphX 自带的图算法
修行修心
03-12 1140
Spark GraphX 自带的图算法
2020.11.26课堂笔记(sparkGraphx算法之connectedComponents)
超可爱慕之
11-26 722
首先准备数据源： links.csv 1,2,friend 1,3,sister 2,4,brother 3,2,boss 4,5,client 1,9,friend 6,7,cousin 7,9,coworker 8,9,father 10,11,colleague 10,12,colleague 11,12,colleague people.csv 4,Dave,25 6,Faith,21 8,Harvey,47 2,Bob,18 1,Alice,20 3,Charlie,30 7,George,34
Spark GraphX in Action
11-03
接着，书中详细解释了如何利用GraphX提供的API来执行各种图算法，如PageRank、Connected Components等。这些算法都是图形处理领域中非常重要的基础工具。 #### 三、GraphX基础知识 第三章深入探讨了GraphX的一些...
计算无向图连通子图的个数
09-05
计算无向图的连通子图个数，使用dfs遍历，例如 Input : 5 1 2 1 3 1 4 2 5 Output: 1 Input: 5 1 3 1 4 2 5 3 4 Output: 2
Spark GraphX之Connected Components
菜鸟也学大数据的博客
11-26 680
原文地址：https://www.jianshu.com/p/8b0a4ce52703 Connected Components介绍 Connected Components算法是计算Graph图中每个顶点所连接的最小顶点值，通过这个算法可以清晰的看到Graph图中有几个连通图 示例图 可以看到这个Graph图中存在两个连通图 测试数据 links.csv 1,2,friend 1,3,sister 2,4,brother 3,2,boss 4,5,client 1,9,friend 6,.
Spark GraphX 之ConnectComponent
xiaoxionghanhan的博客
11-26 379
转载GraphX 之ConnectComponent 首先准备数据 people.csv内容如下 4,Dave,25 6,Faith,21 8,Harvey,47 2,Bob,18 1,Alice,20 3,Charlie,30 7,George,34 9,Ivy,21 5,Eve,30 10,Lily,35 11,Helen,35 12,Ann,35 links.csv内容如下 1,2,friend 1,3,sister 2,4,brother 3,2,boss 4,5,client 1,9,frien
Spark Graphx 算法(Connected Components算法和Pregel算法)
Mr_Bright的博客
12-04 694
数据文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1AHSbfrweBPfkqPyWAImwAw 提取码Spark Graphx 算法1.Connected Components算法实例扩展分析：2.Pregel算法 求顶点5 到 其他各顶点的 最短距离输出结果： 1.Connected Components算法实例 参考链接：https://www.jianshu.com/p/8b0a4ce52703 package suanfa import org.apache.spark.g
图解Spark Graphx基于connectedComponents函数实现连通图底层原理
朱季谦
09-03 572
该子图里的最小顶点ID是6L，那么，可以处理成以下数据{(8L，6L)，（9L，6L），(6L，6L)}。调用图graph的connectedComponents函数，顺便打印一下效果，可以看到，左边子图{(5L, “Eve”), (7L, “Grace”), (1L, “Alice”), (2L, “Bob”), (3L, “Charlie”)}里的各个顶点都关联到了最小顶点1，右边子图{(8L, “Henry”)，(9L, “Ivy”)，(6L, “Frank”)}里的各个顶点都关联到了最小顶点6。
大数据——GraphX之Connected Components算法及Spark实现
蜂蜜柚子加苦茶
11-26 881
GraphX之Connected Components算法及Spark实现Connected ComponentsDemo扩展 Connected Components 源码 Compute the connected component membership of each vertex and return a graph with the vertex value containing the lowest vertex id in the connected component containing
GraphX之Connected Components算法
绿萝蔓蔓绕枝生
11-26 1144
在Spark Graphx的org.apache.spark.graphx.lib包中有一些常用的图算法，其中一个就是Connected Components，本文将会介绍此算法的使用方法，下面是spark 1.6.3源码中对这个算法的注释： Compute the connected component membership of each vertex and return a graph with the vertex value containing the lowest vertex id in
Spark GraphX图计算
最新发布
12-26
### Spark GraphX 图计算使用教程 #### 创建图结构 Spark GraphX 提供了一种灵活的方式来创建和操作图。为了初始化一个图对象，需要定义顶点集和边集，并指定默认的顶点属性。 ```scala import org.apache.spark....
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

enjoy编程

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值