PageRank 算法：
PageRank 是一种用于衡量网络中节点重要性的算法。
val graph: Graph[Double, Double] = // 你的图
val ranks = graph.pageRank(0.0001).vertices
连通性算法：
用于查找图中的强连通分量。
val graph: Graph[Int, Int] = // 你的图
val connectedComponents = graph.connectedComponents().vertices
最短路径算法：
用于查找图中两个节点之间的最短路径。
val graph: Graph[Int, Double] = // 你的图
val sourceId: VertexId = 1
val shortestPaths = graph.shortestPaths.landmarks(Seq(sourceId)).run()
Triangles 算法：
用于计算图中每个节点的三角形计数。
val graph: Graph[Int, Int] = // 你的图
val triangles = graph.triadCensus()
PageRank 算法的动态版本：
用于在动态图上执行 PageRank 计算。
val graph: Graph[Double, Double] = // 你的图
val dynamicPageRank = graph.ops.pageRank(0.0001, 20)
运行以上算法的一般步骤：
1. 创建图：
val graph: Graph[VertexData, EdgeData] = // 创建图的逻辑
2. 运行算法：
// 运行具体的图算法
val result = graph.algorithmName(...)
3. 获取结果：
// 处理算法的结果
result.vertices.collect().foreach(println)
请注意，这只是一些算法的简单示例，GraphX 还提供了许多其他图算法和操作，如 PageRank、Triangle Count、Connected Components、Strongly Connected Components 等。具体的算法选择取决于你的图处理任务和数据特征。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求选择合适的算法，也可以组合多个算法来解决更复杂的问题。
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