《Spark编程基础及项目实践》课程的课后习题涵盖了Spark图形处理的基础概念和技术，主要涉及图论基础知识、Spark图计算API以及实际操作题目。以下是这些知识点的详细说明：
1. **图论基础**：
- **度的概念**：在无向图中，每个顶点的度是与其相连的边的数量。由于每条边连接两个顶点，因此所有顶点的度之和等于边数的两倍。答案是C. 2。
- **图的创建**：在Spark中，可以使用不同的方法创建图，如`apply`、`fromEdges`、`fromEdgeTuples`等，但`fromVertexs`不是一个正确的创建方法。答案是C。
2. **Spark图计算API**：
- **图属性**：图的属性包括`VertexRDD`（顶点属性）、`numVertices`（顶点数量）和`EdgeRDD`（边属性），但`EdgeVertex`不是一个内建属性。答案是C。
- **图操作**：图支持多种操作，如图结构转换、图关联和图近邻聚合，但没有`图划分操作`。答案是D。
- **图属性转换**：在转换过程中，可以使用`mapEdges`、`mapTriplets`和`mapVertices`，但`mapDegree`不是一个内置方法。答案是C。
3. **Spark Shell操作**：
- **创建图**：在Spark Shell中，可以使用`sc.textFile`读取文本数据，然后通过`map`函数处理数据，构建`Edge`对象，最后通过`Graph.fromEdges`创建图。示例代码展示了如何从文本文件生成包含自定义顶点属性和边关系的图。
- **查询图属性**：`vertices`、`edges`和`triplets`是图对象的抽象方法，用于获取顶点属性、边属性和三元组属性。通过`Graph.vertices`、`Graph.edges`和`Graph.triplets`调用这些属性。
4. **PageRank算法**：
- **PageRank分析**：PageRank是衡量网页重要性的算法，可以用于分析社交网络中的用户影响力。在Spark中，可以使用`GraphX`的PageRank API处理数据集，例如`com-Youtube.html`提供的`page-rank-yt-data.txt`，计算出用户的PageRank值，找出最受欢迎的前五名用户。
本课程的习题涵盖Spark图形处理的基本概念，包括图的理论、Spark的图API以及实际应用，如PageRank算法的实现。掌握这些知识对于理解Spark如何处理大规模数据和进行复杂计算至关重要。通过解答这些习题，学习者能够深化对Spark编程和大数据分析的理解。
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