1. 顶点（Vertices）RDD:
顶点RDD是一个包含图中所有顶点信息的分布式数据集。每个顶点都有一个唯一的标识符（Vertex ID）和一些属性信息。在Spark中，顶点RDD的每一行都是一个包含顶点ID和属性信息的元组。
例如，可以创建一个顶点RDD如下：
import org.apache.spark.graphx._
// 创建顶点RDD
val vertices: RDD[(VertexId, String)] = sc.parallelize(Seq(
(1L, "Alice"),
(2L, "Bob"),
(3L, "Charlie")
))
// 创建图
val graph = Graph(vertices, edges)
在上述代码中，vertices是一个包含三个顶点的RDD，每个顶点都由一个唯一的ID和一个字符串属性组成。
2. 边（Edges）RDD:
边RDD是一个包含图中所有边信息的分布式数据集。每条边都有一个源顶点ID和一个目标顶点ID，以及一些边的属性信息。在Spark中，边RDD的每一行都是一个包含源顶点ID、目标顶点ID和属性信息的元组。
例如，可以创建一个边RDD如下：
import org.apache.spark.graphx._
// 创建边RDD
val edges: RDD[Edge[String]] = sc.parallelize(Seq(
Edge(1L, 2L, "friend"),
Edge(2L, 3L, "follow"),
Edge(3L, 1L, "enemy")
))
// 创建图
val graph = Graph(vertices, edges)
在上述代码中，edges是一个包含三条边的RDD，每条边都由源顶点ID、目标顶点ID和一个字符串属性组成。
图的创建:
在上述例子中，通过使用Graph类，可以将顶点RDD和边RDD组合在一起来创建一个图。在图创建之后，可以使用GraphX提供的各种图算法和操作来处理和分析图数据。
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