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Spark GraphX 是 Apache Spark 生态系统中用于图计算的库。它提供了一个分布式图处理框架，用于处理大规模图数据。图计算在许多应用领域中都很有用，比如社交网络分析、推荐系统、网络分析等。

以下是一个简单的 Spark GraphX 示例代码，演示如何创建图、进行图转换和计算图的一些属性

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.graphx import Graph

# 创建 SparkContext
sc = SparkContext("local", "GraphX Example")

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("GraphX Example") \
    .getOrCreate()

# 构建图的顶点和边
vertices = spark.createDataFrame([
    (1, "Alice"),
    (2, "Bob"),
    (3, "Charlie"),
    (4, "David")
], ["id", "name"])

edges = spark.createDataFrame([
    (1, 2, "friend"),
    (2, 3, "follow"),
    (3, 4, "friend"),
    (4, 1, "follow")
], ["src", "dst", "relationship"])

# 创建 Graph 对象
g = Graph(vertices, edges)

# 打印图的顶点和边
print("Graph Vertices:")
g.vertices.show()
print("\nGraph Edges:")
g.edges.show()

# 计算每个顶点的出度
out_degrees = g.outDegrees
print("\nOut Degrees:")
out_degrees.show()

# 计算每个顶点的入度
in_degrees = g.inDegrees
print("\nIn Degrees:")
in_degrees.show()

# 计算每个顶点的度数（出度 + 入度）
degrees = g.degrees
print("\nDegrees:")
degrees.show()

# 关闭 SparkContext 和 SparkSession
sc.stop()
spark.stop()