如果你在做大数据相关的开发,是用 Spark 做图计算,spark-graphx_2.12-2.4.1.jar这个包可以说是必备的。它是 Spark 项目中的 GraphX 库的一部分,了图形数据结构和执行图算法的功能。其实,它对于需要高效大规模图数据的应用,像社交网络、推荐系统、路径计算等,简直是方便。
如果你是 Spark 的老用户,已经接触过 GraphX,简单来说,它能让你像操作数据表一样轻松操作图数据,运行起来也挺快的。,如果你是第一次接触 Spark GraphX,文档资料还是挺丰富的,照着学一下应该不难上手。
,spark-graphx_2.12-2.4.1.jar是一个相当实用的工具包,对于需要图计算的任务,真心不容错过。如果你想了解更具体的内容,可以访问下面这些链接,看看有没有更适合的版本或者相关内容。
Spark GraphX 2.4.1图计算库
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你可以通过以下链接来获取相关资源:
1. Spark GraphX
2. Spark GraphX 2.4.8 JAR
3. Apache Spark GraphX 项目的 Jar 包下载
下载并导入到你的项目中后,你就能利用 GraphX 进行高效的图计算了。
如果你是初学者,
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如果你用 Spark 做图数据,spark-graphx_2.12-2.4.2.jar是个不错的选择。,GraphX也有一些学习曲线,所以你得熟悉 Spark 的基本操作后再深入使用。通过官方文档或者
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另外,还有一些相关资源也挺有的,比如GraphX 2.11 2.2.2图计算库、spark-graphx_2.12-2.4.5.jar版本,以及GraphX 库的版本 2.2.3,都可以作为补充学习资料。,图计算的门槛不高,但要掌握好,掌握好相关工具和库是
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GraphX 的 API不复杂,图的顶点和边都能带属性,跑PageRank、ShortestPaths这些图算法顺手。作者也用了不少实际案例,比如社交传播、社区发现那类,还穿插着和Spark SQL、MLlib的配合。
你要是已经在用Spark数据,顺手扩展到图计算这块就自然了。不用单独部署图数据库,直接上分布式环境干活,效率也高,代码也简洁。
顺便提醒下,初学者
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文档里不少示例是基于 spark-graphx_2.12-2.4.5.jar 写的,如果你项目刚好也是 Spark 2.x 的版本,那就贴合。没有花里胡哨的语法,逻辑也直接清晰。
如果你习惯边看边实践,建议先把 GraphX 项目的 jar 包拉下来,比如这个版本的GraphX
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GraphX整合在 Spark 里头,想在分布式环境下搞图的,少不了它。像是做点社交网络路径计算、图遍历那种,用它跑个PageRank或者Connected Components都还挺顺手的。老版本嘛,优点就是兼容性高,搭配 Spark Core 1.1.0 用着没啥坑。
安装上没啥的,直接把spark-graphx_2.10-1.1
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