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    Spark图计算及GraphX简单入门

    l到0.8版本时,鉴于业界对分布式图计算的需求日益见涨,Spark开始独立一个分支Graphx-Branch,作为独立的图计算模块,借鉴GraphLab,开始设计开发GraphX。...虽然和GraphLab的性能还有一定差距,但凭借Spark整体上的一体化流水线处理,社区热烈的活跃度及快速改进速度,GraphX具有强大的竞争力。...2013年,GraphLab2.0将其存储方式由边分割变为点分割,在性能上取得重大提升,目前基本上被业界广泛接受并使用。...计算模式 图计算模式 目前基于图的并行计算框架已经有很多,比如来自Google的Pregel、来自Apache开源的图计算框架Giraph/HAMA以及最为著名的GraphLab,其中Pregel、HAMA...所有这些优化使GraphX的性能逐渐逼近GraphLab。虽然还有一定差距,但一体化的流水线服务和丰富的编程接口,可以弥补性能的微小差距。

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