如何解决3D力导向图节点与Apache Spark graphx的坐标计算
有人知道Apache Spark GraphX的力导向3维图算法的任何实现吗？
我得到了一个必须可视化的图形，出于快速渲染的目的，我想计算apache spark graphx中每个图形节点的3d坐标，然后将这些坐标作为输出传递给渲染模块的应用程序。
到目前为止，我只知道d3.js库可以提供图形的3D渲染，但是它们非常有限，并且按我的需要正好相反-这些库接受图形节点和链接并实现所有坐标javascript中的演算，使其对大量数据（如果图形超过10万个节点）无用。目标是找到某种算法或库，以提供一种方法来计算Spark自身内部3d空间中每个节点的坐标，从而在Spark中保留大量计算，仅将位置{nodeID，x，y，z}的数组暴露给渲染模块。
在我的情况下，图的每个边实际上是一个方向力（例如，从节点A到节点B的 forceA值为4，和 2.1从nodeB到nodeA ... ）。算法的思想是执行以下操作：
- 从外部源预加载图形数据。此数据包括nodeId和方向链接（力值）
- 在计算开始之前：每个节点都被分配了一些随机的3d坐标初始值（x，y，z），最小差异（ delta ）被定义为常量，并且最小行进距离（步骤）也被定义为常量
- 算法执行一组迭代计算，并为图形坐标{nodeID，x，y，z}的每个节点计算一组坐标：对于每个节点和节点的力集（入站和出站），它找到所有这些力的结果向量，并通过 step 单独移动该向量 一旦所有节点的新坐标距离上一次迭代的坐标小于 delta ，
- 迭代就会停止
我知道，我的上述描述并不理想，似乎还不清楚，但是，也许听众中有人发现了足够接近的东西可以尝试。感谢使用Apache Spark GraphX实施此类建议以及对任何类似项目/存储库的引用
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