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在 Spark GraphX 中，图（Graph）是通过两个主要的 RDD 来表示的：顶点 RDD（Vertex RDD）和边 RDD（Edge RDD）。顶点 RDD 包含了图中所有顶点的信息，而边 RDD 包含了图中所有边的信息。具体来说，图可以表示为 Graph[VD, ED]，其中 VD 是顶点的数据类型，ED 是边的数据类型。
代码示例
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本题详细解读
顶点 RDD
顶点 RDD 是一个包含 (VertexId, VD) 对的 RDD，其中 VertexId 是一个长整型（Long），表示顶点的唯一标识符，VD 是顶点的属性类型。顶点 RDD 中的每个元素代表图中的一个顶点及其属性。
边 RDD
边 RDD 是一个包含 Edge[ED] 对象的 RDD，其中 ED 是边的属性类型。每个 Edge 对象包含三个字段：源顶点 ID（srcId）、目标顶点 ID（dstId）和边的属性（attr）。边 RDD 中的每个元素代表图中的一条边及其属性。
图的构建
通过将顶点 RDD 和边 RDD 传递给 Graph 对象的构造函数，可以构建一个图。构建后的图对象 Graph[VD, ED] 包含了图中所有的顶点和边信息，并且可以进行各种图计算操作，如 PageRank、连通分量分析等。
图的属性
- 顶点属性：每个顶点可以有一个属性，属性类型由
VD指定。 - 边属性：每条边可以有一个属性，属性类型由
ED指定。
图的持久化
在 Spark 中，图对象可以通过 cache() 或 persist() 方法进行持久化，以便在多次操作中重用，从而提高性能。
图的操作
GraphX 提供了丰富的图操作 API，包括但不限于：
- 子图操作：如
subgraph、mask等。 - 图转换操作：如
mapVertices、mapEdges等。 - 图聚合操作：如
aggregateMessages等。 - 图算法：如
PageRank、ConnectedComponents等。
通过这些操作，可以在 Spark GraphX 中高效地进行复杂的图计算任务。
