spark api学习之GraphOps类

GraphOps类是图计算领域spark graphx的图操作类，Graph类实例也能用GraphOps的方法，因为如果Graph类实例要用到GraphOps的方法时jvm会自动将Graph类型隐式转换成GraphOps类型
来不及解释了，先建个图

//定义样本数据
val rdd = sparkSession.sparkContext.makeRDD(Array(
      (1, 18), (2, 14), (3, 12), (4, 11),
      (5, 14), (6, 17), (5, 13),
      (8, 19), (9, 12), (6, 18)
))
//生成边
val edge = rdd.map(line => {
  Edge(line._1, line._2, 1L)
})
//通过边构建图（有向二分图）
val graph = Graph.fromEdges(edge, 0)

生成的图如下：

• numEdges:Long
  返回图的边数量

  graph.numEdges         //10
  

• numVertices:Long
  返回图的节点数量

  graph.numVertices     //15
  

• inDegrees:VertexRDD[Int]
  计算图的入度，入度是指指向图右边每个节点的边数。返回的类型是VertexRDD，rdd每一行数据类型是(VertexId, Int)。

  graph.inDegrees.foreach(println(_))
  

  result:
  

• outDegrees:VertexRDD[Int]
  计算图的出度，出度是指从图左边每个节点出发的边数。返回的类型是VertexRDD，rdd每一行数据类型是(VertexId, Int)

  graph.outDegrees.foreach(println(_))
  

  result:
  

• degrees:VertexRDD[Int]
  计算图的出度与入度

  graph.degrees.foreach(println(_))
  

  result:
  

• collectNeighborIds(edgeDirection: EdgeDirection):VertexRDD[Array[VertexId]]
  将每一个节点的所有邻居节点的vertexId和属性值聚合成一个数组。
  对于参数edgeDirection，有如下值：
  1.edgeDirection.In表示统计节点的入度方向的邻居，所以对于图的左边节点的入度方向邻居数为0

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   graph.collectNeighbors(EdgeDirection.In).foreach(println(_))
  

  result:
  
  2.edgeDirection.Out表示统计节点的出度方向的邻居，所以对于图的右边节点的出度方向邻居数为0
  result:
  
  3.edgeDirection.Either表示节点的出度和入度方向的邻居都会统计
  result:
  

• collectNeighborIds(edgeDirection: EdgeDirection): VertexRDD[Array[VertexId]]
  collectNeighborIds是将每一个节点的所有邻居节点的vertexId聚合成一个数组

• collectEdges