高清版的《Spark GraphX in Action》还挺良心的，页码目录全，翻起来也方便。讲的是Spark里那个做图计算的GraphX模块，说白了就是拿来各种网络关系的，比如用户关系、网页连接，挺适合搞社交、推荐、反欺诈的同学。

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，初学者要稍微补下Spark基础，尤其是RDD和DataFrame部分的知识。不过书里也有不少引导，边学边练不难上手。

如果你正在做大数据、社交网络挖掘或者推荐系统的项目，这本书还是蛮值得花点时间啃一下的。资源可以从这儿找。