下面是一个简单的 Spark GraphX 示例,演示如何创建图、运行 PageRank 算法并输出结果。请注意,这是一个本地模式的示例,你需要根据你的实际环境进行调整。
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object GraphXExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkConf 和 SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("GraphXExample").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    try {
      // 创建顶点和边的 RDD
      val vertices: RDD[(VertexId, String)] = sc.parallelize(Seq(
        (1L, "Alice"),
        (2L, "Bob"),
        (3L, "Charlie"),
        (4L, "David"),
        (5L, "Emma")
      ))

      val edges: RDD[Edge[Double]] = sc.parallelize(Seq(
        Edge(1L, 2L, 1.0),
        Edge(2L, 3L, 1.0),
        Edge(3L, 4L, 1.0),
        Edge(4L, 5L, 1.0),
        Edge(5L, 1L, 1.0)
      ))

      // 创建 Graph 对象
      val defaultVertex = ("Default")
      val graph = Graph(vertices, edges, defaultVertex)

      // 运行 PageRank 算法
      val ranks = graph.pageRank(0.0001).vertices

      // 输出结果
      println("PageRank Results:")
      ranks.collect().foreach(println)

    } finally {
      // 关闭 SparkContext
      sc.stop()
    }
  }
}

在这个例子中,我们创建了一个包含五个节点的图,每个节点代表一个人,边代表人与人之间的关系。然后,我们运行 PageRank 算法来计算每个节点的重要性得分,并输出结果。请记得替换顶点和边的数据以适应你的具体场景。


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