spark-graphx实现中文及英文pdf版本电子书。详细地讲解了GraphX的方方面面，并且还介绍了scala和spark的各个知识点，从spark基础知识、scala基础知识、图基础知识开始讲解，是一本很好的GraphX入门书籍

Spark+GraphX大规模图计算和图挖掘的第一部分，，本文详细的介绍了如果用spark技术来处理graph的技术.

资源包含文件：课程论文word+项目源码 本文在 Spark 及图计算引擎 GraphX 的基础上，设计并实现一套用于顶点分 析的社交网络分析系统，为使用 Spark 进行大规模社交网络的顶点分析提供具体 接口，包括社交网络的图模型构建、顶点重要度估值、顶点间路径的计算、顶点 分组等接口，并对计算结果进行了一定程度上的可视化展现。主要工作包括两个 方面:第一是构建图和数据可视化的实现;第二是具体的顶点分析接口的实现。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/124983932

本PPT为世纪佳缘研发中心总监吴金龙对Spark的介绍，侧重Mllib机器学习，GraphX图处理两个模块。世纪佳缘在Spark集群上利用机器学习和图算法实现推荐算法。

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

Databricks推荐的Spark GraphX库的入门学习资料。原书共7章，这里翻译了前4章。后面几章有时间的话可能会继续，可以关注我的blog了解进度，但不保证哈~。昨晚上传了一版后发现保存后的目录乱的很，这是修改过的，重新上传。

SparkGraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。众所周知·，社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博和微信等，这些都是大数据产生的地方都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，而并非单机处理。Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的，所以天然就是一个分布式的图处理系统。图的分布式或者并行处理其实是把图拆分成很多的子图，

spark graphX 简单介绍

使用Spark的GraphX库和GraphFrames创建图形 使用Spark GraphX（ ），GraphFrames（ ）和D3（ ）库的教程在Spark中创建，分析和可视化图形。 tutorial.ipynb ：Jupyter笔记本教程 d3.html ：D3生成的图形视图 中等的