Spark GraphX是一个分布式图处理框架，Spark GraphX基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富多彩的接口，极大的方便了大家对分布式图处理的需求。

大家都知道，社交网络中人与人之间有很多关系链，例如Twitter、Facebook、微博、微信，这些都是大数据产生的地方，都需要图计算，现在的图处理基本都是分布式的图处理，而并非单机处理，Spark GraphX由于底层是基于Spark来处理的，所以天然就是一个分布式的图处理系统。

图的分布式或者并行处理其实是把这张图拆分成很多的子图，然后我们分别对这些子图进行计算，计算的时候可以分别迭代进行分阶段的计算，即对图进行并行计算。

下面我们看一下图计算的简单示例：

从图中我们可以看出：拿到Wikipedia的文档以后，可以变成Table形式的视图，然后基于Table形式的视图我们可以分析Hyperlinks超链接，也可以分析Term-Doc Graph，然后经过LDA之后进入WordTopics，之于上面的Hyperlinks，我们可以使用PageRank去分析，在下面的Editor Graph到Community，这个过程可以称之为Triangle Computation，这是计算三角形的一个算法，基于此，会发现一个社区，从上面的分析中我们可以发现图计算有很多的做法和算法，同时也发现图和表格可以做互相的转换，不过并非所有的图计算框架都支持图与表格的互相转换。

Spark GraphX的优势在于能够把表格和图进行互相转换，这一点可以带来非常多的优势，现在很多框架也在渐渐的往这方面发展，例如GraphLib已经实现了可以读取Graph中的Data，也可以读取Table中的Data，也可以读取Text总的data即文本中的内容等，与此同时Spark GraphX基于Spark也为GraphX增添了额外的很多优势，例如和mllib、Spark SQL协作等。

当今图计算领域对图的计算大多数只考虑邻居节点的计算，也就是说一个节点计算的时候只会考虑其邻居节点，对于非邻居节点是不关心的，如下图所示：

目前基于图的并行计算框架已经有很多，比如来自Google的Pregel、来自Apache开源的图计算框架Giraph，以及我们最为著名的GraphLab，当然也包含HAMA，其中Pregel、HAMA、Giraph都是非常类似的，都是基于BSP模型，BSP模型实现了SuperStep即超步，BSP首先进行本地计算，然后进行全局的通信，然后进行全局的Barrier；BSP最大的好处是编程简单，而其问题在于一些情况下BSP运算的性能非常差， 因为我们有一个全局Barrier的存在，所以系统速度取决于最慢的计算，也就把木桶原理体现无遗，另外一方面，很多现实生活中的网络是符合幂律分布的，也就是定点、边等分布式很不均匀，所以在这种情况下BSP的木桶原理导致了性能问题会得到很大的放大，对这个问题的解决，以GraphLab为例，使用了一种异步的概念而没有全部的Barrier；最后，不得不提的一点是在Spark Graphx中可以用极为简洁的代码非常方便的使用Pregel的API。

基于图的计算框架的共同特点是抽象出了一批API来简化基于图的编程，这往往比一般的data-parellel系统的性能高出很多倍。

传统的图计算，往往需要不同的系统支持不同的View，例如在Table View这种视图下可能需要Spark的支持或者Hadoop的支持，而在Graph View这种视图下可能需要Pregel或者GraphLab的支持，也就是把图和表分别在不同的系统中进行拉练处理，如下图所示：

上面所描述的图计算处理方式是传统的计算方式，当然现在除了Spark GraphX之外的图计算框架也在考虑这个问题；不同系统带来的问题是之一是需要学习、部署和管理不同的系统，例如要同时学习、部署和管理Hadoop、Hive、Spark、Giraph、GraphLab等：

大家都知道“Detail is evil”，如果我们能够用更少的框架解决更多的问题那是更好的。

其实最关键的问题还是效率问题，因为在不同的转换中间每步都要落地的话，数据转换和复制带来的开销也非常大，包括序列化带来的开销，同时中间结果和相应的结构无法重用，特别是一些结构性的东西，譬如说顶点或者边的结构一直没有变，这种情况下结构内部的Structure是不需要改变的，而如果每次都重新构建的话，就算不变也无法重用，这回导致非常差的性能：

解决方案就是Spark GraphX，GarphX实现了Unified Representation，GraphX统一了Table View和Graph View，基于Spark可以非常轻松的做pipeline的操作：

如果和Spark SQL结合，我们可以用SQL语句来进行ETL，然后放入GraphX来处理，是非常方便的。

在Spark GraphX中的Graph其实是Property Graph，也就是说图的每个顶点和边都是有属性的，如下图所示：

例如为3的顶点的名称为rxin，是学生stu.，5这个顶点是franlin，是一个prof.，5到3表明5是3的Advisor，上图中蓝色的表示的是相应顶点的Property，而黄色橙黄色部分表示的边的Property，边和顶点都是有ID的，对于顶点而言有自身的ID，而对于边来说有SourceID和DestinationID，即对于边而言会有两个ID来表达从哪个顶点出发到哪个顶点结束，来表明边的方向，这就是Property Graph的表示方法；如果把Property反映到表上的话，例如我们在Vertex Table中Id为的3的Property就是(rxin, student)，而在Edge Table中3到7表明的边的Property是Collaborator的关系，2到5是Colleague的关系；更为重要的是Property Graph和Table之间是可以相互转换的，在GraphX中所有操作的基础是table operator和graph operator，，其继承自Spark中的RDD，都是针对集合进行操作。