sparkGraph的 aggregateMessage函数介绍

一、aggregateMessage函数

aggregateMessage函数有两个大操作，一个是sendMsg，一个是mergeMsg。aggregateMessages函数其对象是三元组。
sendMsg是将三元组的属性信息进行转发，
mergeMsg是将sendMsg转发的内容进行聚合。
sendMsg函数以EdgeContex作为输入参数，没返回值，提供两个消息的函数sendToSrc：将Msg类型的消息发送给源节点
sendToDst:将Msg类型消息发送给目的节点。

通俗理解：即以边为对象，向源节点或目的节点发送某些信息，这些信息可由aggregateMessages函数后面的mergeMsg操作来处理。
mergeMsg：每个顶点收到的所有信息都会被聚集起来传递给mergeMsg函数。该函数可以定义如何将信息进行转换。
示例：
1.求图的入度

graph.aggregateMessages[Int](_.sendToDst(1),_+_).collect().foreach(println)

2.求图的出度

graph.aggregateMessages[Int](_.sendToSrc(1),_+_).collect().foreach(println)

解释：此处sendToDst和sendToSrc是SendMsg函数，传输值是一个整型1，_+_即mergeMsg功能函数，传递过来的数累加，发送到目的节点的所有的1的值累加即为节点的入度，发送到源节点的所有1的累加即为节点的出度。