# 顶点和边RDDs GraphX暴露保存在图中的顶点和边的RDD。然而，因为GraphX包含的顶点和边拥有优化的数据结构，这些数据结构提供了额外的功能。顶点和边分别返回`VertexRDD`和`EdgeRDD`。这一章我们将学习它们的一些有用的功能。 ### VertexRDDs `VertexRDD[A]`继承自`RDD[(VertexID, A)]`并且添加了额外的限制，那就是每个`VertexID`只能出现一次。此外，`VertexRDD[A]`代表了一组属性类型为A的顶点。在内部，这通过保存顶点属性到一个可重复使用的hash-map数据结构来获得。所以，如果两个`VertexRDDs`从相同的基本`VertexRDD`获得（如通过filter或者mapValues），它们能够在固定的时间内连接而不需要hash评价。为了利用这个索引数据结构，`VertexRDD`暴露了一下附加的功能： ~~~ class VertexRDD[VD] extends RDD[(VertexID, VD)] { // Filter the vertex set but preserves the internal index def filter(pred: Tuple2[VertexId, VD] => Boolean): VertexRDD[VD] // Transform the values without changing the ids (preserves the internal index) def mapValues[VD2](map: VD => VD2): VertexRDD[VD2] def mapValues[VD2](map: (VertexId, VD) => VD2): VertexRDD[VD2] // Remove vertices from this set that appear in the other set def diff(other: VertexRDD[VD]): VertexRDD[VD] // Join operators that take advantage of the internal indexing to accelerate joins (substantially) def leftJoin[VD2, VD3](other: RDD[(VertexId, VD2)])(f: (VertexId, VD, Option[VD2]) => VD3): VertexRDD[VD3] def innerJoin[U, VD2](other: RDD[(VertexId, U)])(f: (VertexId, VD, U) => VD2): VertexRDD[VD2] // Use the index on this RDD to accelerate a `reduceByKey` operation on the input RDD. def aggregateUsingIndex[VD2](other: RDD[(VertexId, VD2)], reduceFunc: (VD2, VD2) => VD2): VertexRDD[VD2] } ~~~ 举个例子，`filter`操作如何返回一个VertexRDD。过滤器实际使用一个`BitSet`实现，因此它能够重用索引以及保留和其它`VertexRDDs`做连接时速度快的能力。同样的，`mapValues`操作不允许`map`函数改变`VertexID`，因此可以保证相同的`HashMap`数据结构能够重用。当连接两个从相同的`hashmap`获取的VertexRDDs和使用线性扫描而不是昂贵的点查找实现连接操作时，`leftJoin`和`innerJoin`都能够使用。 从一个`RDD[(VertexID, A)]`高效地构建一个新的`VertexRDD`，`aggregateUsingIndex`操作是有用的。概念上，如果我通过一组顶点构造了一个`VertexRDD[B]`，而`VertexRDD[B]`是一些`RDD[(VertexID, A)]`中顶点的超集，那么我们就可以在聚合以及随后索引`RDD[(VertexID, A)]`中重用索引。例如： ~~~ val setA: VertexRDD[Int] = VertexRDD(sc.parallelize(0L until 100L).map(id => (id, 1))) val rddB: RDD[(VertexId, Double)] = sc.parallelize(0L until 100L).flatMap(id => List((id, 1.0), (id, 2.0))) // There should be 200 entries in rddB rddB.count val setB: VertexRDD[Double] = setA.aggregateUsingIndex(rddB, _ + _) // There should be 100 entries in setB setB.count // Joining A and B should now be fast! val setC: VertexRDD[Double] = setA.innerJoin(setB)((id, a, b) => a + b) ~~~ ### EdgeRDDs `EdgeRDD[ED]`继承自`RDD[Edge[ED]]`，使用定义在[PartitionStrategy](https://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.graphx.PartitionStrategy)的各种分区策略中的一个在块分区中组织边。在每个分区中，边属性和相邻结构被分别保存，当属性值改变时，它们可以最大化的重用。 `EdgeRDD`暴露了三个额外的函数 ~~~ // Transform the edge attributes while preserving the structure def mapValues[ED2](f: Edge[ED] => ED2): EdgeRDD[ED2] // Revere the edges reusing both attributes and structure def reverse: EdgeRDD[ED] // Join two `EdgeRDD`s partitioned using the same partitioning strategy. def innerJoin[ED2, ED3](other: EdgeRDD[ED2])(f: (VertexId, VertexId, ED, ED2) => ED3): EdgeRDD[ED3] ~~~ 在大多数的应用中，我们发现，EdgeRDD操作可以通过图操作者(graph operators)或者定义在基本RDD中的操作来完成。