图计算入门：GraphX

http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html

属性图

属性图（Property Graph）是一张有向多边图（directed multigraph），顶点和边都可以有自定义的属性。
顶点有编号和顶点属性，边只有属性，不过边可以连接源顶点和目标顶点。

一张图当然会有很多顶点和很多边组成，而Spark的RDD就类似于一个集合，所以图可以用

• RDD[(VertexID, VD)]表示一系列的顶点
• RDD[Edge[ED]]表示一系列的边

VertexRDD和EdgeRDD是对上面两个数据结构更高级的封装。VD和ED作为Graph的类型参数表示的是顶点和边的数据，
为什么在图中没有VertexID呢，因为顶点编号肯定是必须的！但是顶点数据和边数据则是自定义的。泛型就是为了自定义。
所以我们可以肯定VertexRDD一定包含了VertexID，而VD是不会包含VertexID的。

class Graph[VD, ED] {
  val vertices: VertexRDD[VD]   // RDD[(VertexID, VD)] 顶点编号，顶点数据（属性）
  val edges: EdgeRDD[ED]        // RDD[Edge[ED]] 边数据（属性）
}

属性图可以用顶点表和边表来表示，边表有两个外键引用了顶点表的主键，分别表示边的源顶点和目标顶点。
顶点和边都可以有自己的属性。

通过图可以获取顶点视图和边视图，除此之外还提供了triplet三元组，这样通过triplet也可以获得顶点（源顶点和目标顶点）的属性

属性图，提供的操作就是属性操作（Property Operator），可以操作顶点的属性和边的属性。
但是顶点的编号，以及边的源编号和目标编号都是不能操作的，因为更改了编号，图就完全变样了。

Triplet实际上是继承了Edge，原先的边只有srcId和destId，现在加上了srtAttr和destAttr，信息更加丰富。

• mapVertices：对图的Vertices做操作，原图的VD类型通过map函数转换为新图的VD2类型
• mapEdges/mapTriplets：对图的顶点做操作，原图的ED类型通过map函数转换为新图的ED2类型

outerJoinVertices：顶点本身是一张表，主键是顶点编号，其他属性作为普通的列比如名字和职位组成VD：(String,String)，
可以对顶点边转换成新的表，不过新的表的主键也一定仍然是顶点编号，其他列比如只有一个：统计顶点的入度，VD=Int
将原图（的顶点表）和新的顶点表进行out-join，相同顶点编号作为一行，剩余一起join的是原表的列，和新表的列。

SELECT v.id, v1.attr, v2.outDegree from vertices v1
OUT JOIN (
  select id, count(outDegrees) as outDegree from vertices
) v2 ON v1.id = v2.id

下面的示例是构造一张PageRank图的初始步骤，每条边包含权重（入度的倒数），每个顶点初始值为1.0。

Triplet	Type	A-[relation]-B		mapTriplets	example		mapVertices	example
srcAttr	VD	3		VD	3		VD2	1.0
destAttr	VD	1		VD	1		VD2	1.0
attr	ED	professor		ED2	1/3=0.3		ED2	0.3

joinVertices详解：

outJoinVertices详解：

PageRank