spark-graphx

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    저는 Spark의 Graphx에서 생성 된 그래프를 시각화 할 방법을 찾고 있습니다. 내가 아는 한 Graphx에는 시각화 방법이 없으므로 Graphx에서 다른 그래프 라이브러리로 데이터를 내보낼 필요가 있지만 여기에 붙어 있습니다. 나는이 웹 사이트를 만났다 : https://lintool.github.io/warcbase-docs/Spark-Networ

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    그래프 파일이 많고 각 그래프의 가장자리가 약 500K 개인 경우를 가정 해 보겠습니다. 나는 Apache Spark에서 이러한 그래프 파일을 처리하고 있으며 전체 그래프 처리 작업을 효율적으로 병렬 처리하는 방법에 대해 궁금해하고있었습니다. 이후로 모든 그래프 파일은 다른 파일과 독립적이므로 파일과의 병렬성을 찾고 있습니다. 따라서 그래프 파일이 100

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    graphx를 사용하여 유향 그래프를 만들었습니다. #src->dest a -> b 34 a -> c 23 b -> e 10 c -> d 12 d -> c 12 c -> d 11 나는 이런 식으로 총 2 개 홉 이웃을 얻으려면 : a -> e 44 a -> d 34 내 그래프는 매우 큰, 그래서 나는 우아하고 효율적으로 작업을 수행하고

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    나는이 웹 사이트에서 클라우 데라 빠른 5.7을 사용하여 스파크 GraphX를 사용하려고 해요 : http://kukuruku.co/hub/algorithms/social-network-analysis-spark-graphx 내가 한 단계를 : 1) 터미널 열기 2) 실행 spark-shell 3) import org.apache.spark.graphx._

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    3 개의 열이있는 테이블이 있다고 가정합니다. user, time, place. 각 사용자에 대한 전환 시간이 특정 임계 값 이하인 경우 place 전환 그래프를 만들고 싶습니다. 즉 사용자에 의해 그룹화하고 시간 순서에 따라 연속적인 행 (i, j)으로부터 에지 place_i 내지 place_j의 유향 그래프를 생성하고, (place_i, place_j)

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    새로운 Graphx 예제는 Apache의 git hub 저장소 https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/graphx/SSSPExample.scala에 게시됩니다. 코드는 라인을 포함 : I 위와 같이 실행 예제를 시도했지만 작동하지

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    저는 scala 및 spark-graphX에서 새로운 기능을 제공합니다. 어떻게 spark-graphx 변수를 scala의 전역 변수로 선언 할 수 있습니까? 나는 spark-graphX로 그래프를 만드는 방법이 있으며 성공했다. 이제 다른 방법에서 그래프 세부 정보를 검색하고 싶습니다. 그 때문에 그래프 변수를 전역 변수로 선언해야합니다. 그 방법을 제안

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    Java API를 사용하여 GraphX ​​및 Pregel에서 작업하고 있습니다. MaxValue 알고리즘을 구현하려고합니다 (주어진 가중 그래프 및 출력은 최대 가중치입니다). 하지만 내 구현이 작동하지 않습니다 : public class Main { public static void main(String[] args){ SparkConf c

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    나는 Louvain 모듈화 알고리즘의 Spark/graphx 구현을 사용하고 싶습니다. https://github.com/Sotera/spark-distributed-louvain-modularity 가중 가장자리 그래프에 적용하는 방법이 있는가? 입력 파일에 2 또는 3 개의 열이 포함될 수 있습니다. 2 인 경우 첫 번째 소스는 소스이고 두 번째는 대상

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    나는 RDD 쌍을 가지고 있으며이를 사용하여 GraphX ​​Graph를 구성하려고합니다. 가중치가 적용된 가장자리를 갖고 싶습니다. 즉, 하나의 가장자리가 RDD 쌍에 3 번 나타나면 가장자리 가중치가 3이 되길 원합니다. RDD에서 take(1)은 다음과 같습니다 res2: Array[(String, String)] = Array((90506737870