[GraphX]graphics

1、GraphX是一个计算引擎类似于mapreduce的东西，它的数据是从SHARK中使用SQL读取数据，或者RDD运算符从文件中读取，然后直接进行计算 另外数据库和计算引擎都可以进行计算任务，不过数据库的接口比较弱，只支持简单的查询 计算。

2、GraphScope的性能更优， GraphLab将数据抽象成Graph结构，非常的厉害。

3、这里使用graphx 实现了好几个图路径算法，但是都没有记录路径图算法包括pregel包，其实都是基于aggreationMessage 来做的我们的算法也是，在发送的消息里面，需要记录路。

4、一个是图数据库，一个是图数据分析，可以理解为GeaBase是存储数据的柜子，GraphScope就是在这个柜子里找东西的整个过程但是GraphScope号称是一站式的平台，所以它里面应该也有些图数据库基础的功能。

5、这个就是有 EdgeDirection控制如果 为 Out，那么 就迭代 BC如果为in，那么就叠戴 AB，如果是either，那么迭代 AB， BC 如果为both，就不迭代，both的意识是 只有 AB两个定点 收到消息才会迭代这条边It。

6、直接新建文件或打开Gephi文件，初次使用可以打开内置的例子也可以在菜单栏的“文件F”打开或新建文件Gephi支持gefxGraphMLPajek NETGDFGMLTulip TLPCSVCompressed ZIP格式打开例子LesMiserablegexf，有一个。

7、图计算领域除了GraphX， 还有GraphScope， GraphLab， PowerGraph， Giraph， NetworkX等等GraphScope，目前在GitHub上有开源的。

8、您好spark 吧，spark这个大集体里不仅仅有 graphx 还有 streamingml 支持neo4j 应该只是一个图数据库吧，希望回答对你有帮助，如果有疑问，请继续追问 答题不易，互相理解，您的采纳是我前进的动力，感谢您。

9、那个选择题的答案错了，根据拓扑排序的原则，序列的第一个节点一定是没有前驱的，入度等于0的，不然怎么能够拓扑排序排在第一位呢，排在第一位也就是说没有任何前导的结点，入度一定为0了。

10、连通分支算法使用最小编号的顶点来标记每个连通分支在一个社会网络，连通图近似簇这里我们计算一个连通分支实例，所使用的数据集和PageRank一样。

11、GraphScope阿里巴巴旗下，国内首个一站式服务的图计算平台，计算速度也比较快，代码现在在github上开源GraphLab基于C++但是现在这家公司卖给苹果了，GraphLab维护状态堪忧GraphX基于Spark好处是跟Spark的其它。

12、Spark提供了统一的解决方案Spark可以用于批处理交互式查询Spark SQL实时流处理Spark Streaming机器学习Spark MLlib和图计算GraphX4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用如Spark可以使用Hadoop的。

13、图计算框架回顾 0 从数据并行到图并行 自从04 年 Google 公开了它的 MapReduce 之后，大家就像是发现了什么新大陆一样以极大的热情投入到新型计算框。

14、图计算领域除了Gemini，还有PandaGraphGemini的商业化版本还有GraphScope， GraphX， GraphLab，PowerGraph， Giraph， NetworkX等等GraphScope，目前在GitHub上有开源的。

15、近年来，全球大数据进入加速发展时期，数据量呈现指数级爆发式增长，而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现，如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题很过用普通关系数据无法跑出来的结果，用图。