Spark GraphX 是 Spark 的一个模块，主要用于进行以图为核心的计算还有分布式图的计算。GraphX 他的底层计算也是 RDD 计算，它和 RDD 共用一种存储形态，在展示形态上可以以数据集来表示，也可以图的形式来表示。边的表示用 RDD[E

Spark是一种统一、快速、通用、可扩展的分布式大数据分析引擎。分布式体现在Spark一般情况是以集群模式存在，架构为Master/Slaver。大数据分析引擎体现在Spark能够分析数据，但是没有存储。一般线上的spark数据来源 。目前，Spark生态

Spark作为新一代大数据计算引擎，因为内存计算的特性，具有比hadoop更快的计算速度。是一个分布式计算框架，旨在简化运行于计算机集群上的并行程序的编写。

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合

Spark框架是一个快速且API丰富的内存计算框架。Spark 采用Scala语言编写。相对于第一代的大数据生态系统Hadoop中的MapReduce，Spark 无论是在性能还是在方案的统一性方面，都有着极大的优势。Spark框架包含了多个紧密集成的组件

它是Spark对常用的机器学习算法的实现库，同时包括相关的测试和数据生成器。MLlib 目前支持四种常见的机器学习问题：二元分类，回归，聚类以及协同过滤，同时也包括一个底层的梯度下降优化基础算法。它是一个分布式图处理框架，基于Spark平台提供对图计算和图

* Description:用于在图中为指定的节点计算这些节点的N度关系节点，输出这些节点与源节点的路径长度和节点id

Graph.pregel()：该方法采用BSP模型，包括三个函数vprog、sendMsg和mergeMsg，vprog是运行在每个节点上的顶点更新函数，接收消息，然后对顶点属性更新，sendMsg生成发送给下一次迭代的消息，mergeMsg对同一个顶点接

Spark GraphX是一个分布式的图处理框架。社交网络中，用户与用户之间会存在错综复杂的联系，如微信、QQ、微博的用户之间的好友、关注等关系，构成了一张巨大的图，单机无法处理，只能使用分布式图处理框架处理，Spark GraphX就是一种分布式图处理框