自2013年6月进入Apache孵化器，Spark已经有来自25个组织的120多位开发者参与贡献。而在不久前，更成为了Apache软件基金会的顶级项目，当下已是知名Hadoop开发商Cloudera和MapR的新宠。Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，即使使用磁盘，迭代类型的计算也会有10倍速度的提升。Spark从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark当下已成为A

图的并行化处理一直是一个非常热门的话题，这里头的重点有两个，一是如何将图的算法并行化，二是找到一个合适的并行化处理框架。Spark作为一个非常优秀的并行处理框架，集成了一些并行化的算法也是理所当然。Graphx是一些图的常用算法在Spark上的并行化实现，同时提供了丰富的API接口。本文就Graphx的代码架构及PageRank在Graphx中的具体实现做一个初步的学习。当Google还在起步的时候，在搜索引擎领域，Yahoo!正如日中天，红的发紫。显然，在Google面前的是一堵让人几乎没有任

自2013年6月进入Apache孵化器，Spark已经有来自25个组织的120多位开发者参与贡献。而在不久前，更成为了Apache软件基金会的顶级项目，当下已是知名Hadoop开发商Cloudera和MapR的新宠。Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，即使使用磁盘，迭代类型的计算也会有10倍速度的提升。Spark从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark当下已成为A