Spark graphx 可扩展性（scalability）如何复现？

Question

在ec2上测试spark的graphx图处理的可扩展性（scalability），用1，2，4，8和16个结点（workers）测试。发现完全没有体现加速（speed up）。请问是否有人有这方面的经验？算法使用graphx的pagerank。

Answer 1

在Spark GraphX中，可扩展性是通过将图计算任务分布在多个计算节点上来实现的。当处理大规模图数据时，GraphX会将图数据分成多个分区，并分配到不同的计算节点上进行并行计算。这样就能够利用集群中的多个计算资源来加速图计算任务。另外，GraphX还支持基于RDD（Resilient Distributed Datasets）的并行计算模型，可以充分利用Spark的分布式计算能力。
展现可扩展性的方法包括：
并行计算：GraphX能够将图数据分布在多个节点上并行处理，从而加速图计算任务的执行速度。
分布式存储：GraphX可以将图数据存储在分布式存储系统（如HDFS、S3等），并通过分布式计算框架（如Spark）对数据进行并行处理，实现大规模图数据的处理能力。
高效的数据结构：GraphX使用了高效的图数据结构（如基于顶点属性表和边属性表的图结构），能够提高图计算的效率和扩展性。
总的来说，Spark GraphX通过并行计算、分布式存储和高效的数据结构等方法实现了可扩展性，并能够有效处理大规模图数据。