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Spark GraphX源码分析 Spark GraphX是一个新的Spark API ，它用于图和分布式图（ graph-parallel ）的计算GraphX综合了Pregel和GraphLab具有的优点，即接口相对简单，又保证性能，可以应对点分割的本专题会详细介绍GraphX的实现原理，转换GraphX的存储结构以及部分操作作详细分析。 本专题介绍的内容如下： 目录 [图算法实现]

预凝胶最短路径 Pregel 系统的最短路径算法。 使用 Apache Spark 和 GraphX API 实现。 Scala

spark-core_2.11-1.6.0.jar spark-core_2.11-1.6.0.jar

注意：“此仓库包含易受攻击的代码，因此无论任何目的均不得将其用于任何目的。” Lambda上的Spark-自述文件 AWS Lambda是一种无服务器的功能即服务，可快速扩展并以100ms的粒度计费。 我们认为，看看能否在Lambda上运行Apache Spark会很有趣。 这是一个有趣的想法，为了进行验证，我们只是将其砍入原型中以查看其是否有效。 我们能够使它在Spark的调度程序和随机播放区域中进行一些更改而起作用。 由于AWS Lambda的最大运行时间限制为5分钟，因此我们必须改组外部存储。 因此，我们修改了Spark代码的混编部分，以对S3等外部存储进行混编。 这是一个原型，未经测

spark的安装包，Linux下使用，需要欢迎下载，spark-3.1.2-bin-hadoop2.7.tgz

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启动大数据框架常用命令

spark-git-to-neo4j 该存储库包含从git提取的数据，该数据将使用Spark插入Neo4j中。