1. 导入 Spark 和 GraphX：
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
2. 创建 SparkConf 和 SparkContext：
val conf = new SparkConf().setAppName("GraphXExample").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
3. 创建顶点和边的 RDD：
// 顶点 RDD
val vertices: RDD[(VertexId, String)] = sc.parallelize(Seq(
(1L, "Alice"),
(2L, "Bob"),
(3L, "Charlie"),
// ...
))
// 边 RDD
val edges: RDD[Edge[Int]] = sc.parallelize(Seq(
Edge(1L, 2L, 1), // 表示顶点 1 到顶点 2 的边，权重为 1
Edge(2L, 3L, 2),
// ...
))
4. 创建 Graph 对象：
val defaultVertex = ("Default")
val graph = Graph(vertices, edges, defaultVertex)
5. 基本图操作：
- 顶点和边的数量：
val numVertices = graph.numVertices
val numEdges = graph.numEdges
- 获取顶点和边的信息：
graph.vertices.collect().foreach(println)
graph.edges.collect().foreach(println)
6. 图的转换操作：
- 顶点和边的过滤：
val subgraph = graph.subgraph(vpred = (id, attr) => attr.startsWith("A"))
- 计算顶点的出度和入度：
val inDegrees: VertexRDD[Int] = graph.inDegrees
val outDegrees: VertexRDD[Int] = graph.outDegrees
7. 图算法：
- PageRank 算法：
val ranks = graph.pageRank(0.1).vertices
- 最短路径算法：
val sourceId: VertexId = 1
val shortestPaths = graph.shortestPaths.landmarks(Seq(sourceId)).run()
- 连通性算法：
val connectedComponents = graph.connectedComponents().vertices
这只是 GraphX 的一个简要介绍，GraphX 还提供了许多其他图算法和功能。详细的信息可以在 [Spark 官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html) 中找到。在实际应用中，根据你的需求选择合适的图算法，以及结合 Spark 的其他功能实现更复杂的分布式图处理任务。
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