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提交 e5f74f04 编写于 作者: W wizardforcel
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2019-02-23 22:57:01

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docs/1.7-SNAPSHOT/13.md
浏览文件 @ e5f74f04
...@@ -50,11 +50,13 @@ val data: DataSet[(Int, String, Double)] = // [...] data.map { ...@@ -50,11 +50,13 @@ val data: DataSet[(Int, String, Double)] = // [...] data.map {
#### DataSet API #### DataSet API
| 方法 | 原生 | DEMO | ---
| --- | --- | --- |
| **mapWith** | **map（DataSet）** |
<figure class="highlight"> 方法：`mapWith`
原生：`map（DataSet）`
DEMO：
``` ```
data.mapWith { data.mapWith {
...@@ -62,12 +64,15 @@ data.mapWith { ...@@ -62,12 +64,15 @@ data.mapWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **mapPartitionWith** | **mapPartition（DataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`mapPartitionWith`
原生：`mapPartition（DataSet）`
DEMO：
``` ```
data.mapPartitionWith { data.mapPartitionWith {
...@@ -75,12 +80,15 @@ data.mapPartitionWith { ...@@ -75,12 +80,15 @@ data.mapPartitionWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **flatMapWith** | **flatMap（DataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`flatMapWith`
原生：`flatMap（DataSet）`
DEMO：
``` ```
data.flatMapWith { data.flatMapWith {
...@@ -88,12 +96,15 @@ data.flatMapWith { ...@@ -88,12 +96,15 @@ data.flatMapWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **filterWith** | **filter（DataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`filterWith`
原生：`filter（DataSet）`
DEMO：
``` ```
data.filterWith { data.filterWith {
...@@ -101,12 +112,15 @@ data.filterWith { ...@@ -101,12 +112,15 @@ data.filterWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **reduceWith** | **reduce（DataSet，GroupedDataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`reduceWith`
原生：`reduce（DataSet，GroupedDataSet）`
DEMO：
``` ```
data.reduceWith { data.reduceWith {
...@@ -114,12 +128,15 @@ data.reduceWith { ...@@ -114,12 +128,15 @@ data.reduceWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **reduceGroupWith** | **reduceGroup（GroupedDataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`reduceGroupWith`
原生：`reduceGroup（GroupedDataSet）`
DEMO：
``` ```
data.reduceGroupWith { data.reduceGroupWith {
...@@ -127,12 +144,15 @@ data.reduceGroupWith { ...@@ -127,12 +144,15 @@ data.reduceGroupWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **groupingBy** | **groupBy（DataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`groupingBy`
原生：`groupBy（DataSet）`
DEMO：
``` ```
data.groupingBy { data.groupingBy {
...@@ -140,12 +160,15 @@ data.groupingBy { ...@@ -140,12 +160,15 @@ data.groupingBy {
} }
``` ```
</figure>
|
| **sortGroupWith** | **sortGroup（GroupedDataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`sortGroupWith`
原生：`sortGroup（GroupedDataSet）`
DEMO：
``` ```
grouped.sortGroupWith(Order.ASCENDING) { grouped.sortGroupWith(Order.ASCENDING) {
...@@ -153,12 +176,15 @@ grouped.sortGroupWith(Order.ASCENDING) { ...@@ -153,12 +176,15 @@ grouped.sortGroupWith(Order.ASCENDING) {
} }
``` ```
</figure>
|
| **combineGroupWith** | **combineGroup（GroupedDataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`combineGroupWith`
原生：`combineGroup（GroupedDataSet）`
DEMO：
``` ```
grouped.combineGroupWith { grouped.combineGroupWith {
...@@ -166,12 +192,15 @@ grouped.combineGroupWith { ...@@ -166,12 +192,15 @@ grouped.combineGroupWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **projecting** | **apply（JoinDataSet，CrossDataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`projecting`
原生：`apply（JoinDataSet，CrossDataSet）`
DEMO：
``` ```
data1.join(data2). data1.join(data2).
...@@ -186,12 +215,15 @@ data1.cross(data2).projecting { ...@@ -186,12 +215,15 @@ data1.cross(data2).projecting {
} }
``` ```
</figure>
|
| **projecting** | **apply（CoGroupDataSet）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`projecting`
原生：`apply（CoGroupDataSet）`
DEMO：
``` ```
data1.coGroup(data2). data1.coGroup(data2).
...@@ -203,17 +235,18 @@ data1.coGroup(data2). ...@@ -203,17 +235,18 @@ data1.coGroup(data2).
} }
``` ```
</figure>
|
#### DataStream API #### DataStream API
| 方法 | 原生 | DEMO | ---
| --- | --- | --- |
| **mapWith** | **map（DataStream）** | 方法：`mapWith`
原生：`map（DataStream）`
<figure class="highlight"> DEMO：
``` ```
data.mapWith { data.mapWith {
...@@ -221,12 +254,15 @@ data.mapWith { ...@@ -221,12 +254,15 @@ data.mapWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **mapPartitionWith** | **mapPartition（DataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`mapPartitionWith`
原生：`mapPartition（DataStream）`
DEMO：
``` ```
data.mapPartitionWith { data.mapPartitionWith {
...@@ -234,12 +270,15 @@ data.mapPartitionWith { ...@@ -234,12 +270,15 @@ data.mapPartitionWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **flatMapWith** | **flatMap（DataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`flatMapWith`
原生：`flatMap（DataStream）`
DEMO：
``` ```
data.flatMapWith { data.flatMapWith {
...@@ -247,12 +286,15 @@ data.flatMapWith { ...@@ -247,12 +286,15 @@ data.flatMapWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **filterWith** | **filter（DataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`filterWith`
原生：`filter（DataStream）`
DEMO：
``` ```
data.filterWith { data.filterWith {
...@@ -260,12 +302,15 @@ data.filterWith { ...@@ -260,12 +302,15 @@ data.filterWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **keyingBy** | **keyBy（DataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`keyingBy`
原生：`keyBy（DataStream）`
DEMO：
``` ```
data.keyingBy { data.keyingBy {
...@@ -273,12 +318,15 @@ data.keyingBy { ...@@ -273,12 +318,15 @@ data.keyingBy {
} }
``` ```
</figure>
|
| **mapWith** | **map（ConnectedDataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`mapWith`
原生：`map（ConnectedDataStream）`
DEMO：
``` ```
data.mapWith( data.mapWith(
...@@ -287,12 +335,15 @@ data.mapWith( ...@@ -287,12 +335,15 @@ data.mapWith(
) )
``` ```
</figure>
|
| **flatMapWith** | **flatMap（ConnectedDataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`flatMapWith`
原生：`flatMap（ConnectedDataStream）`
DEMO：
``` ```
data.flatMapWith( data.flatMapWith(
...@@ -301,12 +352,15 @@ data.flatMapWith( ...@@ -301,12 +352,15 @@ data.flatMapWith(
) )
``` ```
</figure>
|
| **keyingBy** | **keyBy（ConnectedDataStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`keyingBy`
原生：`keyBy（ConnectedDataStream）`
DEMO：
``` ```
data.keyingBy( data.keyingBy(
...@@ -315,12 +369,15 @@ data.keyingBy( ...@@ -315,12 +369,15 @@ data.keyingBy(
) )
``` ```
</figure>
|
| **reduceWith** | **reduce（KeyedStream，WindowedStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`reduceWith`
原生：`reduce（KeyedStream，WindowedStream）`
DEMO：
``` ```
data.reduceWith { data.reduceWith {
...@@ -328,12 +385,15 @@ data.reduceWith { ...@@ -328,12 +385,15 @@ data.reduceWith {
} }
``` ```
</figure>
|
| **foldWith** | **fold（KeyedStream，WindowedStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`foldWith`
原生：`fold（KeyedStream，WindowedStream）`
DEMO：
``` ```
data.foldWith(User(bought = 0)) { data.foldWith(User(bought = 0)) {
...@@ -341,12 +401,15 @@ data.foldWith(User(bought = 0)) { ...@@ -341,12 +401,15 @@ data.foldWith(User(bought = 0)) {
} }
``` ```
</figure>
|
| **applyWith** | **apply（WindowedStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`applyWith`
原生：`apply（WindowedStream）`
DEMO：
``` ```
data.applyWith(0)( data.applyWith(0)(
...@@ -354,12 +417,15 @@ data.applyWith(0)( ...@@ -354,12 +417,15 @@ data.applyWith(0)(
windowFunction = case (k, w, sum) => // [...] ) windowFunction = case (k, w, sum) => // [...] )
``` ```
</figure>
|
| **projecting** | **apply（JoinedStream）** |
<figure class="highlight"> ---
方法：`projecting`
原生：`apply（JoinedStream）`
DEMO：
``` ```
data1.join(data2). data1.join(data2).
...@@ -370,9 +436,8 @@ data1.join(data2). ...@@ -370,9 +436,8 @@ data1.join(data2).
} }
``` ```
</figure>
|
有关每种方法的语义的更多信息，请参阅 [DataSet](https://flink.sojb.cn/dev/batch/index.html)和[DataStream](https://flink.sojb.cn/dev/datastream_api.html) API文档。 有关每种方法的语义的更多信息，请参阅 [DataSet](https://flink.sojb.cn/dev/batch/index.html)和[DataStream](https://flink.sojb.cn/dev/datastream_api.html) API文档。
......
docs/1.7-SNAPSHOT/22.md
浏览文件 @ e5f74f04
...@@ -98,53 +98,78 @@ val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment() ...@@ -98,53 +98,78 @@ val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
可以通过设置更多参数和/或默认值`conf/flink-conf.yaml`（参见完整指南的[配置](https://flink.sojb.cn/ops/config.html)）： 可以通过设置更多参数和/或默认值`conf/flink-conf.yaml`（参见完整指南的[配置](https://flink.sojb.cn/ops/config.html)）：
| 键 | 默认 | 描述 |
| --- | --- | --- |
|
##### state.backend ---
| (none) | 状态后台用于存储和检查点状态。 | 键：`state.backend`
|
##### state.backend.async 默认值：`(none)`
| true | 选择状态后台是否应在可能和可配置的情况下使用异步SNAPSHOT方法。某些状态后台可能不支持异步SNAPSHOT，或者仅支持异步SNAPSHOT，并忽略此选项。 | 描述：状态后台用于存储和检查点状态。
|
##### state.backend.fs.memory-threshold ---
| 1024 | 状态数据文件的最小大小。小于该值的所有状态块都内联存储在根检查点元数据文件中。 | 键：`state.backend.async`
|
##### state.backend.incremental 默认值：`true`
| false | 如果可能，选择状态后台是否应创建增量检查点。对于增量检查点，仅存储来自先前检查点的差异，而不是完整的检查点状态。某些状态后台可能不支持增量检查点并忽略此选项。 | 描述：选择状态后台是否应在可能和可配置的情况下使用异步SNAPSHOT方法。某些状态后台可能不支持异步SNAPSHOT，或者仅支持异步SNAPSHOT，并忽略此选项。
|
##### state.backend.local-recovery ---
| false | | 键：`state.backend.fs.memory-threshold`
|
##### state.checkpoints.dir 默认值：`1024`
| (none) | 用于在Flink支持的文件系统中存储检查点的数据文件和元数据的默认目录。必须可以从所有参与的进程/节点（即所有TaskManagers和JobManagers）访问存储路径。 | 描述：状态数据文件的最小大小。小于该值的所有状态块都内联存储在根检查点元数据文件中。
|
##### state.checkpoints.num-retained ---
| 1 | 要retained的已完成检查点的最大数量。 | 键：`state.backend.incremental`
|
##### state.savepoints.dir 默认值：`false`
| (none) | 保存点的默认目录。由将后台写入文件系统的状态后台（MemoryStateBackend，FsStateBackend，RocksDBStateBackend）使用。 | 描述：如果可能，选择状态后台是否应创建增量检查点。对于增量检查点，仅存储来自先前检查点的差异，而不是完整的检查点状态。某些状态后台可能不支持增量检查点并忽略此选项。
|
##### taskmanager.state.local.root - dirs ---
| (none) | | 键：`state.backend.local-recovery`
默认值：`false`
描述：无
---
键：`state.checkpoints.dir`
默认值：`(none)`
描述：用于在Flink支持的文件系统中存储检查点的数据文件和元数据的默认目录。必须可以从所有参与的进程/节点（即所有TaskManagers和JobManagers）访问存储路径。
---
键：`state.checkpoints.num-retained`
默认值：`1`
描述：要retained的已完成检查点的最大数量。
---
键：`state.savepoints.dir`
默认值：`(none)`
描述：保存点的默认目录。由将后台写入文件系统的状态后台（MemoryStateBackend，FsStateBackend，RocksDBStateBackend）使用。
---
键：`taskmanager.state.local.root - dirs`
默认值：`(none)`
描述：无
## 选择状态后台 ## 选择状态后台
......
docs/1.7-SNAPSHOT/26.md
浏览文件 @ e5f74f04
此差异已折叠。
docs/1.7-SNAPSHOT/79.md
浏览文件 @ e5f74f04
...@@ -7,12 +7,12 @@ ...@@ -7,12 +7,12 @@
`Graph`用于组装API和顶级算法的逻辑块可在Gelly中作为`org.apache.flink.graph.asm`包中的图形算法访问。这些算法通过配置参数提供优化和调整，并且在使用类似配置处理相同输入时可以提供隐式运行时重用。 `Graph`用于组装API和顶级算法的逻辑块可在Gelly中作为`org.apache.flink.graph.asm`包中的图形算法访问。这些算法通过配置参数提供优化和调整，并且在使用类似配置处理相同输入时可以提供隐式运行时重用。
| 算法 | 描述 | ---
| --- | --- |
| degree.annotate.directed。 算法：`degree.annotate.directed。VertexInDegree`
**VertexInDegree** | 使用in-degree 注释有[向图的](#graph-representation)顶点。
描述：使用in-degree 注释有[向图的](#graph-representation)顶点。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Vertex<K, LongValue>> inDegree = graph DataSet<Vertex<K, LongValue>> inDegree = graph
...@@ -20,7 +20,6 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> inDegree = graph ...@@ -20,7 +20,6 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> inDegree = graph
.setIncludeZeroDegreeVertices(true)); .setIncludeZeroDegreeVertices(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -28,11 +27,12 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> inDegree = graph ...@@ -28,11 +27,12 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> inDegree = graph
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| degree.annotate.directed。
**VertexOutDegree** | 使用out-degree 注释有[向图的](#graph-representation)顶点。 算法：`degree.annotate.directed。VertexOutDegree`
描述：使用out-degree 注释有[向图的](#graph-representation)顶点。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Vertex<K, LongValue>> outDegree = graph DataSet<Vertex<K, LongValue>> outDegree = graph
...@@ -40,7 +40,6 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> outDegree = graph ...@@ -40,7 +40,6 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> outDegree = graph
.setIncludeZeroDegreeVertices(true)); .setIncludeZeroDegreeVertices(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -48,11 +47,12 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> outDegree = graph ...@@ -48,11 +47,12 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> outDegree = graph
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| degree.annotate.directed。
**VertexDegrees** | 使用degree，out-degree和in-degree 注释有[向图的](#graph-representation)顶点。 算法：`degree.annotate.directed。VertexDegrees`
描述：使用degree，out-degree和in-degree 注释有[向图的](#graph-representation)顶点。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Vertex<K, Tuple2<LongValue, LongValue>>> degrees = graph DataSet<Vertex<K, Tuple2<LongValue, LongValue>>> degrees = graph
...@@ -60,7 +60,6 @@ DataSet<Vertex<K, Tuple2<LongValue, LongValue>>> degrees = gra ...@@ -60,7 +60,6 @@ DataSet<Vertex<K, Tuple2<LongValue, LongValue>>> degrees = gra
.setIncludeZeroDegreeVertices(true)); .setIncludeZeroDegreeVertices(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -68,62 +67,63 @@ DataSet<Vertex<K, Tuple2<LongValue, LongValue>>> degrees = gra ...@@ -68,62 +67,63 @@ DataSet<Vertex<K, Tuple2<LongValue, LongValue>>> degrees = gra
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| degree.annotate.directed。
**EdgeSourceDegrees** | 使用源ID的度，出度和度数来标注有[向图的](#graph-representation)边。 算法：`degree.annotate.directed。EdgeSourceDegrees`
描述：使用源ID的度，出度和度数来标注有[向图的](#graph-representation)边。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, Degrees>>> sourceDegrees = graph DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, Degrees>>> sourceDegrees = graph
.run(new EdgeSourceDegrees()); .run(new EdgeSourceDegrees());
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| degree.annotate.directed。
**EdgeTargetDegrees** | 使用目标ID的度，出度和度数来标注有[向图的](#graph-representation)边。 算法：`degree.annotate.directed。EdgeTargetDegrees`
描述：使用目标ID的度，出度和度数来标注有[向图的](#graph-representation)边。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, Degrees>>> targetDegrees = graph DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, Degrees>>> targetDegrees = graph
.run(new EdgeTargetDegrees(); .run(new EdgeTargetDegrees();
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| degree.annotate.directed。
**EdgeDegreesPair** | 使用源顶点和目标顶点的度，出度和度数来标注有[向图](#graph-representation)的边。 算法：`degree.annotate.directed。EdgeDegreesPair`
描述：使用源顶点和目标顶点的度，出度和度数来标注有[向图](#graph-representation)的边。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, Degrees>>> degrees = graph DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, Degrees>>> degrees = graph
.run(new EdgeDegreesPair()); .run(new EdgeDegreesPair());
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| degree.annotate.undirected。
**VertexDegree** | 用度数注释[无向图的](#graph-representation)顶点。 算法：`degree.annotate.undirected。VertexDegree`
描述：用度数注释[无向图的](#graph-representation)顶点。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Vertex<K, LongValue>> degree = graph DataSet<Vertex<K, LongValue>> degree = graph
...@@ -132,7 +132,6 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> degree = graph ...@@ -132,7 +132,6 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> degree = graph
.setReduceOnTargetId(true)); .setReduceOnTargetId(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -142,11 +141,12 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> degree = graph ...@@ -142,11 +141,12 @@ DataSet<Vertex<K, LongValue>> degree = graph
* **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。 * **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。
| ---
| degree.annotate.undirected。
**EdgeSourceDegree** | 使用源ID的度数注释[无向图的](#graph-representation)边。 算法：`degree.annotate.undirected。EdgeSourceDegree`
描述：使用源ID的度数注释[无向图的](#graph-representation)边。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> sourceDegree = graph DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> sourceDegree = graph
...@@ -154,7 +154,6 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> sourceDegree = graph ...@@ -154,7 +154,6 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> sourceDegree = graph
.setReduceOnTargetId(true)); .setReduceOnTargetId(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -162,11 +161,12 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> sourceDegree = graph ...@@ -162,11 +161,12 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> sourceDegree = graph
* **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。 * **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。
| ---
| degree.annotate.undirected。
**EdgeTargetDegree** | 使用目标ID的度数注释[无向图的](#graph-representation)边。 算法：`degree.annotate.undirected。EdgeTargetDegree`
描述：使用目标ID的度数注释[无向图的](#graph-representation)边。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> targetDegree = graph DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> targetDegree = graph
...@@ -174,7 +174,6 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> targetDegree = graph ...@@ -174,7 +174,6 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> targetDegree = graph
.setReduceOnSourceId(true)); .setReduceOnSourceId(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -182,11 +181,12 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> targetDegree = graph ...@@ -182,11 +181,12 @@ DataSet<Edge<K, Tuple2<EV, LongValue>>> targetDegree = graph
* **setReduceOnSourceId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度。默认情况下，计算目标ID。如果输入边缘列表按源ID排序，则Reduce源ID可以优化算法。 * **setReduceOnSourceId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度。默认情况下，计算目标ID。如果输入边缘列表按源ID排序，则Reduce源ID可以优化算法。
| ---
| degree.annotate.undirected。
**EdgeDegreePair** | 使用源顶点和目标顶点的度数注释[无向图](#graph-representation)的边。 算法：`degree.annotate.undirected。EdgeDegreePair`
描述：使用源顶点和目标顶点的度数注释[无向图](#graph-representation)的边。
<figure class="highlight">
``` ```
DataSet<Edge<K, Tuple3<EV, LongValue, LongValue>>> pairDegree = graph DataSet<Edge<K, Tuple3<EV, LongValue, LongValue>>> pairDegree = graph
...@@ -194,7 +194,6 @@ DataSet<Edge<K, Tuple3<EV, LongValue, LongValue>>> pairDegree ...@@ -194,7 +194,6 @@ DataSet<Edge<K, Tuple3<EV, LongValue, LongValue>>> pairDegree
.setReduceOnTargetId(true)); .setReduceOnTargetId(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -202,11 +201,12 @@ DataSet<Edge<K, Tuple3<EV, LongValue, LongValue>>> pairDegree ...@@ -202,11 +201,12 @@ DataSet<Edge<K, Tuple3<EV, LongValue, LongValue>>> pairDegree
* **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。 * **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。
| ---
| degree.filter.undirected。
**MaximumDegree** | 按最大程度Filter[无向图](#graph-representation)。 算法：`degree.filter.undirected。MaximumDegree`
描述：按最大程度Filter[无向图](#graph-representation)。
<figure class="highlight">
``` ```
Graph<K, VV, EV> filteredGraph = graph Graph<K, VV, EV> filteredGraph = graph
...@@ -215,7 +215,6 @@ Graph<K, VV, EV> filteredGraph = graph ...@@ -215,7 +215,6 @@ Graph<K, VV, EV> filteredGraph = graph
.setReduceOnTargetId(true)); .setReduceOnTargetId(true));
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
...@@ -225,49 +224,49 @@ Graph<K, VV, EV> filteredGraph = graph ...@@ -225,49 +224,49 @@ Graph<K, VV, EV> filteredGraph = graph
* **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。 * **setReduceOnTargetId**：可以从边缘源ID或目标ID计算度数。默认情况下，会计算源ID。如果输入边缘列表按目标ID排序，则Reduce目标ID可以优化算法。
| ---
| simple.directed。
**简化** | 从有[向图中](#graph-representation)删除自循环和重复边。 算法：`simple.directed。简化`
描述：从有[向图中](#graph-representation)删除自循环和重复边。
<figure class="highlight">
``` ```
graph.run(new Simplify()); graph.run(new Simplify());
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| simple.undirected。
**简化** | 添加对称边并[从无向图中](#graph-representation)移除自循环和复制边。 算法：`simple.undirected。简化`
描述：添加对称边并[从无向图中](#graph-representation)移除自循环和复制边。
<figure class="highlight">
``` ```
graph.run(new Simplify()); graph.run(new Simplify());
``` ```
</figure>
可选配置： 可选配置：
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| 翻译。
**TranslateGraphIds** | 使用给定的转换顶点和边ID `TranslateFunction`。 算法：`翻译。TranslateGraphIds`
描述：使用给定的转换顶点和边ID `TranslateFunction`。
<figure class="highlight">
``` ```
graph.run(new TranslateGraphIds(new LongValueToStringValue())); graph.run(new TranslateGraphIds(new LongValueToStringValue()));
``` ```
</figure>
所需配置： 所需配置：
...@@ -277,17 +276,17 @@ graph.run(new TranslateGraphIds(new LongValueToStringValue())); ...@@ -277,17 +276,17 @@ graph.run(new TranslateGraphIds(new LongValueToStringValue()));
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
| ---
| 翻译。
**TranslateVertexValues** | 使用给定的转换顶点值`TranslateFunction`。 算法：`翻译。TranslateVertexValues`
描述：使用给定的转换顶点值`TranslateFunction`。
<figure class="highlight">
``` ```
graph.run(new TranslateVertexValues(new LongValueAddOffset(vertexCount))); graph.run(new TranslateVertexValues(new LongValueAddOffset(vertexCount)));
``` ```
</figure>
所需配置： 所需配置：
...@@ -297,17 +296,17 @@ graph.run(new TranslateVertexValues(new LongValueAddOffset(vertexCount))); ...@@ -297,17 +296,17 @@ graph.run(new TranslateVertexValues(new LongValueAddOffset(vertexCount)));
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
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| 翻译。
**TranslateEdgeValues** | 使用给定的转换边缘值`TranslateFunction`。 算法：`翻译。TranslateEdgeValues`
描述：使用给定的转换边缘值`TranslateFunction`。
<figure class="highlight">
``` ```
graph.run(new TranslateEdgeValues(new Nullify())); graph.run(new TranslateEdgeValues(new Nullify()));
``` ```
</figure>
所需配置： 所需配置：
...@@ -317,5 +316,4 @@ graph.run(new TranslateEdgeValues(new Nullify())); ...@@ -317,5 +316,4 @@ graph.run(new TranslateEdgeValues(new Nullify()));
* **setParallelism**：覆盖 算子并行度 * **setParallelism**：覆盖 算子并行度
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