Spark GraphX宝刀出鞘，图文并茂研习图计算秘笈

大数据的概念与应用，正随着智能手机、平板电脑的快速流行而日渐普及，大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题。图计算正在被广泛地应用于社交网络、电子商务，地图等领域。对于图计算的两个核心问题：图存储模式和图计算模型，Spark GraphX给出了近乎完美的答案，

而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀，对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼。Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布的中枢节点发现、基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等。

得益于Spark的RDD抽象，Spark GraphX可以无缝的与Spark SQL、MLLib等进行结合使用，例如我们可以使用Spark SQL进行数据的ETL之后交给Spark GraphX进行处理，而Spark GraphX在计算的时候又可以和MLLib结合使用来共同完成深度数据挖掘等人工智能化的操作，这些特性都是其它图计算平台所无法比拟的。

在淘宝，Spark GraphX不仅广泛应用于用户网络的社区发现、用户影响力、能量传播、标签传播等，而且也越来越多的应用到推荐领域的标签推理、人群划分、年龄段预测、商品交易时序跳转等，据淘宝的明风介绍，借助于Spark GraphX，经过半年多的尝试，淘宝之前一些想做但因为没有足够的计算能力而不能实现的图模型，现已不是问题。

从技术层面讲Spark GraphX非常适合于微信、微博、社交网络、电子商务、地图导航等类型的产品，所以可以期待Spark GraphX在Facebook、Twitter、Linkedin、腾讯、百度等的大规模应用。

本书将通过大约30个动手实践的案例循序渐进的展示Spark GraphX框架方方面面的功能和使用方法，于此同时伴随Spark GraphX恰到要害的源码解析，内容紧致而干练，让阅读者无论是阅读还是动手实践都会深入宝山满载而归，是图计算爱好者和Spark学习不可错过的饕餮盛宴！

作为《Spark GraphX大规模图计算和图挖掘》的第一版本，每周作者都会对书的内容更新和完善，每周都要发布一次书的完整的新的版本，以期Spark GraphX这把图计算领域的屠龙刀能够更好的造福社会。

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