GraphX编程指南

    从社交网络到语言建模，不断增长的规模和图形数据的重要性已经推动了许多新的系统（如和GraphLab）的发展。
    通过限制可表达的计算类型和引入新的技术来划分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的data-parallel系统快很多。

    表和图

    结论是，图和表之间经常需要能够相互移动。然而，现有的图分析管道必须组成和data- parallel系统`，从而实现大数据的迁移和复制并生成一个复杂的编程模型。

    GraphX项目的目的就是将和data-parallel统一到一个系统中，这个系统拥有一个唯一的组合API。GraphX允许用户将数据当做一个图和一个集合（RDD），而不需要
    而不需要数据移动或者复杂。通过将最新的进展整合进系统，GraphX能够优化图操作的执行。