Graph API

图的表示
创建图
图的属性
图的变换
图的变化
邻域方法
图的校验

图的表示

在Gelly中， 图(Graph)由顶点(vertex)的DataSet 和边(edge)的DataSet表示。

图的顶点由Vertex类表示。Vertex由一个唯一ID 和一个value 定义。VertexID 应该实现Comparable接口。要表示没有value的顶点，可以将value的类型设为NullType。

// 用Long 类型的ID 和String 类型的 value 新建一个顶点
Vertex<Long, String> v = new Vertex<Long, String>(1L, "foo");

// 用一个Long 类型的ID 和空value 新建一个顶点
Vertex<Long, NullValue> v = new Vertex<Long, NullValue>(1L, NullValue.getInstance());

// 用Long 类型的ID 和String 类型的 value 新建一个顶点
val v = new Vertex(1L, "foo")

// 用一个Long 类型的ID 和空value 新建一个顶点
val v = new Vertex(1L, NullValue.getInstance())

图的边用Edge类表示。Edge由一个源ID (即源Vertex的ID)，一个目的ID (即目的Vertex的ID)，一个可选的value 定义。源ID 和目的ID 应该与Vertex的ID 属于相同的类。没有值的边，它的value 类型为NullValue。

Edge<Long, Double> e = new Edge<Long, Double>(1L, 2L, 0.5);

// 反转一条边的两个点
Edge<Long, Double> reversed = e.reverse();

Double weight = e.getValue(); // weight = 0.5

val e = new Edge(1L, 2L, 0.5)

// 反转一条边的两个点
val reversed = e.reverse

val weight = e.getValue // weight = 0.5

在Gelly中，Edge永远从源端点指向目的端点。对一个Graph而言，如果每条Edge 都对应着另一条从目的端点指向源端点的Edge，那么它可能是无向的。

创建图

你可以通过如下方法创建一个Graph：

根据一个由边组成的DataSet，可选参数是一个由顶点组成的DataSet：

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataSet<Vertex<String, Long>> vertices = ...

DataSet<Edge<String, Double>> edges = ...

Graph<String, Long, Double> graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env);

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val vertices: DataSet[Vertex[String, Long]] = ...

val edges: DataSet[Edge[String, Double]] = ...

val graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env)

根据一个由表示边的Tuple2类组成的DataSet。Gelly 将把每个Tuple2转换成Edge，其中第一个field 将作为源ID，第二个field 将作为目的ID。顶点和边的值都会被置为NullValue。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataSet<Tuple2<String, String>> edges = ...

Graph<String, NullValue, NullValue> graph = Graph.fromTuple2DataSet(edges, env);

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val edges: DataSet[(String, String)] = ...

val graph = Graph.fromTuple2DataSet(edges, env)

根据一个由Tuple3组成的DataSet，可选参数是一个由Tuple2组成的DataSet。这种情况下，Gelly 将把每个Tuple3转换成Edge，其中第一个field 将成为源ID，第二个field 将成为目的ID，第三个field 将成为边的value。同样地，每个Tuple2将被转换为一个Vertex，其中第一个field 将成为端点的ID，第二个field 将成为端点的value。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataSet<Tuple2<String, Long>> vertexTuples = env.readCsvFile("path/to/vertex/input").types(String.class, Long.class);

DataSet<Tuple3<String, String, Double>> edgeTuples = env.readCsvFile("path/to/edge/input").types(String.class, String.class, Double.class);

Graph<String, Long, Double> graph = Graph.fromTupleDataSet(vertexTuples, edgeTuples, env);

根据一个包含边数据的CSV文件，可选参数是一个包含端点数据的CSV文件。这种情况下，Gelly 将把边CSV文件的每一行转换成一个Edge，其中第一个field 将成为源ID，第二个field 将成为目的ID，第三个field (如果存在的话)将成为边的value。同样地，可选端点CSV文件的每一行将被转换成一个Vertex，其中第一个field 将成为端点的ID，第二个field（如果存在的话）将成为端点的value。想从GraphCsvReader得到Graph，必须用下面的某种方法指定类型：
types(Class<K> vertexKey, Class<VV> vertexValue,Class<EV> edgeValue): both vertex and edge values are present.
edgeTypes(Class<K> vertexKey, Class<EV> edgeValue): the Graph has edge values, but no vertex values.
vertexTypes(Class<K> vertexKey, Class<VV> vertexValue): the Graph has vertex values, but no edge values.
keyType(Class<K> vertexKey): the Graph has no vertex values and no edge values.

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 生成一个Vertex ID为String 类型、Vertex value为Long 类型，Edge value为Double 类型的图  
Graph<String, Long, Double> graph = Graph.fromCsvReader("path/to/vertex/input", "path/to/edge/input", env)
					.types(String.class, Long.class, Double.class);


// 生成一个Vertex 和Edge 都没有value 的图
Graph<Long, NullValue, NullValue> simpleGraph = Graph.fromCsvReader("path/to/edge/input", env).keyType(Long.class);

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val vertexTuples = env.readCsvFile[String, Long]("path/to/vertex/input")

val edgeTuples = env.readCsvFile[String, String, Double]("path/to/edge/input")

val graph = Graph.fromTupleDataSet(vertexTuples, edgeTuples, env)

根据一个包含边数据的csv文件，可选参数是一个包含端点数据的csv文件。这种情况下，Gelly 将把边CSV文件的每一行转换成一个Edge，其中第一个field 将成为源ID，第二个field 将成为目的ID，第三个field (如果存在的话)将成为边的value。如果这条边没有关联的value，将边的类型参数(第三个类型参数)设为NullValue。你也可以指定用某个值初始化端点。

如果通过pathVertices提供了CSV 文件的路径，那么文件的每行都会被转换成一个Vertex。每行的第一个field 将成为端点的ID，第二个field 将成为端点的value。

如果通过参数vertexValueInitializer提供了端点value的初始化工具MapFunction ，那么这个函数可以用来生成端点的值。根据边的输入，可以自动生成端点的集合。如果端点没有关联值，要将端点value的类型参数（第二个类型参数）设为NullValue。根据边的输入，会自动生成值类型为NullValue的端点集合。

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// create a Graph with String Vertex IDs, Long Vertex values and Double Edge values
val graph = Graph.fromCsvReader[String, Long, Double](
		pathVertices = "path/to/vertex/input",
		pathEdges = "path/to/edge/input",
		env = env)


// create a Graph with neither Vertex nor Edge values
val simpleGraph = Graph.fromCsvReader[Long, NullValue, NullValue](
		pathEdges = "path/to/edge/input",
		env = env)

// create a Graph with Double Vertex values generated by a vertex value initializer and no Edge values
val simpleGraph = Graph.fromCsvReader[Long, Double, NullValue](
        pathEdges = "path/to/edge/input",
        vertexValueInitializer = new MapFunction[Long, Double]() {
            def map(id: Long): Double = {
                id.toDouble
            }
        },
        env = env)

根据一个由边组成的Collection，可选参数是一个由端点组成的Collection:

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

List<Vertex<Long, Long>> vertexList = new ArrayList...

List<Edge<Long, String>> edgeList = new ArrayList...

Graph<Long, Long, String> graph = Graph.fromCollection(vertexList, edgeList, env);

如果创建图时没有提供端点数据，Gelly 会根据边的输入自动生成一个Vertex的DataSet。这种情况下，生成的端点是没有值的。另外，将MapFunction 作为构建函数的一个参数传进去，也可以初始化Vertex的:

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 初始化时，将端点的值设为端点的ID
Graph<Long, Long, String> graph = Graph.fromCollection(edgeList,
				new MapFunction<Long, Long>() {
					public Long map(Long value) {
						return value;
					}
				}, env);

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val vertexList = List(...)

val edgeList = List(...)

val graph = Graph.fromCollection(vertexList, edgeList, env)

如果创建图时没有提供端点的数据，Gelly 会根据边的输入自动生成一个Vertex的DataSet。这种情况下，生成的端点是没有值的。另外，将MapFunction 作为构建函数的一个参数传进去，也可初始化Vertex的值:

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// 初始化时，将端点的值设为端点的ID
val graph = Graph.fromCollection(edgeList,
    new MapFunction[Long, Long] {
       def map(id: Long): Long = id
    }, env)

图的属性

Gelly 提供了一些方法获取图的各种属性:

// 获取由端点构成的DataSet
DataSet<Vertex<K, VV>> getVertices()

// 获取边的DataSet
DataSet<Edge<K, EV>> getEdges()

// 获取由端点的ID构成的DataSet
DataSet<K> getVertexIds()

// 获取由边ID构成的source-target pair组成的DataSet
DataSet<Tuple2<K, K>> getEdgeIds()

// 获取端点的<端点ID， 入度> pair 组成的DataSet
DataSet<Tuple2<K, LongValue>> inDegrees()

// 获取端点的<端点ID， 出度> pair 组成的DataSet
DataSet<Tuple2<K, LongValue>> outDegrees()

// 获取端点的<端点ID， 度> pair 组成的DataSet，这里的度 = 入度 + 出度
DataSet<Tuple2<K, LongValue>> getDegrees()

// 获取端点的数量
long numberOfVertices()

// 获取边的数量
long numberOfEdges()

// 获取由三元组<srcVertex, trgVertex, edge> 构成的DataSet  
DataSet<Triplet<K, VV, EV>> getTriplets()

// 获取由端点构成的DataSet
getVertices: DataSet[Vertex[K, VV]]

// 获取边的DataSet
getEdges: DataSet[Edge[K, EV]]

// 获取由端点的ID构成的DataSet
getVertexIds: DataSet[K]

// 获取由边ID构成的source-target pair组成的DataSet
getEdgeIds: DataSet[(K, K)]

// 获取端点的<端点ID， 入度> pair 组成的DataSet  
inDegrees: DataSet[(K, LongValue)]

// 获取端点的<端点ID， 出度> pair 组成的DataSet
outDegrees: DataSet[(K, LongValue)]

// 获取端点的<端点ID， 度> pair 组成的DataSet，这里的度 = 入度 + 出度
getDegrees: DataSet[(K, LongValue)]

// 获取端点的数量 
numberOfVertices: Long

// 获取边的数量 
numberOfEdges: Long

// 获取由三元组<srcVertex, trgVertex, edge> 构成的DataSet
getTriplets: DataSet[Triplet[K, VV, EV]]

图的变换

Map: Gelly 专门提供了一些方法，用来对端点的值和边的值进行map 变换。mapVertices和mapEdges返回一个新的Graph，它的端点(或者边)的ID保持不变，但是值变成了用户自定义的map 函数所提供的对应值。map 函数也允许改变端点或者边的值的类型。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Graph<Long, Long, Long> graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env);

// 把每个端点的值加1
Graph<Long, Long, Long> updatedGraph = graph.mapVertices(
				new MapFunction<Vertex<Long, Long>, Long>() {
					public Long map(Vertex<Long, Long> value) {
						return value.getValue() + 1;
					}
				});

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env)

// increment each vertex value by one
val updatedGraph = graph.mapVertices(v => v.getValue + 1)

Translate: Gelly 提供专门的方法用来translate 端点和边的ID的类型和值(translateGraphIDs)，端点的值(translateVertexValues)，或者边的值(translateEdgeValues)。Translation 的过程是由用户定义的map 函数完成的，org.apache.flink.graph.asm.translate 这个包也提供了一些map 函数。同一个MapFunction，在上述三种方法里是通用的。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
Graph<Long, Long, Long> graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env);

// 将每个端点和边的ID translate 成String 类型  
Graph<String, Long, Long> updatedGraph = graph.translateGraphIds(
				new MapFunction<Long, String>() {
					public String map(Long id) {
						return id.toString();
					}
				});

// 将端点ID，边ID，端点值，边的值 translage 成LongValue 类型  
Graph<LongValue, LongValue, LongValue> updatedGraph = graph
                .translateGraphIds(new LongToLongValue())
                .translateVertexValues(new LongToLongValue())
                .translateEdgeValues(new LongToLongValue())

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val graph = Graph.fromDataSet(vertices, edges, env)

// 将每个端点和边的ID translate 成String 类型  
val updatedGraph = graph.translateGraphIds(id => id.toString)

Filter: Filter 变换将用户自定义的filter 函数作用于Graph中的顶点/边。filterOnEdges 生成原始图的一个sub-graph，只留下那些满足预设条件的边。注意，端点的dataset 将不会变动。对应地，filterOnVertices 在图的端点上应用filter。那些源/目的端点不满足vertex条件的边，将从最终的边组成的 dataset中删除。可以使用subgraph 方法，同时在端点和边上应用filter 函数。

Graph<Long, Long, Long> graph = ...

graph.subgraph(
		new FilterFunction<Vertex<Long, Long>>() {
			   	public boolean filter(Vertex<Long, Long> vertex) {
					// keep only vertices with positive values
					return (vertex.getValue() > 0);
			   }
		   },
		new FilterFunction<Edge<Long, Long>>() {
				public boolean filter(Edge<Long, Long> edge) {
					// keep only edges with negative values
					return (edge.getValue() < 0);
				}
		})

val graph: Graph[Long, Long, Long] = ...

// keep only vertices with positive values
// and only edges with negative values
graph.subgraph((vertex => vertex.getValue > 0), (edge => edge.getValue < 0))

Filter Transformations

Join: Gelly 提供一些专门的方法，对vertex 和edge 的dataset 与其它输入的dataset 做join 操作。joinWithVertices 将端点与输入的一个Tuple2组成的dataset 做join。Join 操作使用的key 是端点的ID和Tuple2 的第一个field。这个方法返回一个新的Graph，其中端点的值已经根据用户定义的转换函数更新过了。
类似地，使用下面三种方法，输入的dataset 也可以和边做join。joinWithEdges 的期望输入是Tuple3 组成的 DataSet，join 操作发生在源端点和目的端点的ID 形成的组合key 上。joinWithEdgesOnSource 的期望输入是Tuple2 组成的DataSet，join 操作发生在边的源端点和输入的第一个field上。joinWithEdgesOnTarget 的期望输入是Tuple2 组成的DataSet，join 操作发生在边的目的端点和输入的第一个field上。以上的三种方法，都是在边和输入的dataset上应用变换函数。
注意，输入的dataset 如果包含重复的key，Gelly 中所有的join 方法都只会处理它遇到的第一个 value。

Graph<Long, Double, Double> network = ...

DataSet<Tuple2<Long, LongValue>> vertexOutDegrees = network.outDegrees();

// assign the transition probabilities as the edge weights
Graph<Long, Double, Double> networkWithWeights = network.joinWithEdgesOnSource(vertexOutDegrees,
				new VertexJoinFunction<Double, LongValue>() {
					public Double vertexJoin(Double vertexValue, LongValue inputValue) {
						return vertexValue / inputValue.getValue();
					}
				});

val network: Graph[Long, Double, Double] = ...

val vertexOutDegrees: DataSet[(Long, LongValue)] = network.outDegrees

// assign the transition probabilities as the edge weights
val networkWithWeights = network.joinWithEdgesOnSource(vertexOutDegrees, (v1: Double, v2: LongValue) => v1 / v2.getValue)

Reverse: reverse() 反转所有边，然后返回一个新的Graph。
Undirected: Gelly中，所有的Graph 永远是有向的。给图中所有边都加上方向相反的边，这样就可以表示无向图。因此，Gelly提供了getUndirected()方法。
Union: Gelly 的union() 方法在指定图和当前图的端点和边的集合上取并集。在得到的Graph 中，重复的端点会被删除；如果存在重复边，重复的端点会被保留。

Union Transformation

Difference：Gelly 的difference() 方法在指定图和当前图的端点和边的集合上取差异。
Intersect: Gelly 的intersect() 方法在指定图和当前图的端点和边的集合上取交集。结果是生成一个新的Graph, 包含两个图中都存在的所有边。如果两条边的源 identifier, 目的 identifier，value 都相同，那么就认为它们是相等的。生成的图中，所有的端点都没有value。如果需要端点的value，可以通过joinWithVertices() 方法从输入图中获取。

根据distinct 参数存在与否，相等边在生成的Graph 中出现的次数要么是一次，要么是输入的图中存在的相等边的pair 的数量。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// create first graph from edges {(1, 3, 12) (1, 3, 13), (1, 3, 13)}
List<Edge<Long, Long>> edges1 = ...
Graph<Long, NullValue, Long> graph1 = Graph.fromCollection(edges1, env);

// create second graph from edges {(1, 3, 13)}
List<Edge<Long, Long>> edges2 = ...
Graph<Long, NullValue, Long> graph2 = Graph.fromCollection(edges2, env);

// Using distinct = true results in {(1,3,13)}
Graph<Long, NullValue, Long> intersect1 = graph1.intersect(graph2, true);

// Using distinct = false results in {(1,3,13),(1,3,13)} as there is one edge pair
Graph<Long, NullValue, Long> intersect2 = graph1.intersect(graph2, false);

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// create first graph from edges {(1, 3, 12) (1, 3, 13), (1, 3, 13)}
val edges1: List[Edge[Long, Long]] = ...
val graph1 = Graph.fromCollection(edges1, env)

// create second graph from edges {(1, 3, 13)}
val edges2: List[Edge[Long, Long]] = ...
val graph2 = Graph.fromCollection(edges2, env)


// Using distinct = true results in {(1,3,13)}
val intersect1 = graph1.intersect(graph2, true)

// Using distinct = false results in {(1,3,13),(1,3,13)} as there is one edge pair
val intersect2 = graph1.intersect(graph2, false)

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图的变化

Gelly 提供如下方法，增加、删除输入Graph的端点或者边:

// 添加一个端点。如果端点已经存在，不会重复添加。  
Graph<K, VV, EV> addVertex(final Vertex<K, VV> vertex)

// 添加一个端点的list。 如果图中已经存在端点，它们最多会被添加一次。  
Graph<K, VV, EV> addVertices(List<Vertex<K, VV>> verticesToAdd)

// 添加一条边。如果源端点和目的端点在图中不存在，它们也会被添加。  
Graph<K, VV, EV> addEdge(Vertex<K, VV> source, Vertex<K, VV> target, EV edgeValue)

// 添加一个边的list。如果在一个不存在的端点集合上添加边，边将被视为不合法，而且会被忽略。  
Graph<K, VV, EV> addEdges(List<Edge<K, EV>> newEdges)

// 从图中移除指定的端点，以及它的边。  
Graph<K, VV, EV> removeVertex(Vertex<K, VV> vertex)

// 从图中移除指定的端点的集合，以及它们的边。  
Graph<K, VV, EV> removeVertices(List<Vertex<K, VV>> verticesToBeRemoved)

// 移除图中*所有* 与某条给定边match 的边。  
Graph<K, VV, EV> removeEdge(Edge<K, EV> edge)

// 给定一个边的list，移除图中*所有* 与list中的边match 的边。  
Graph<K, VV, EV> removeEdges(List<Edge<K, EV>> edgesToBeRemoved)

// 添加一个端点。如果端点已经存在，不会重复添加。  
addVertex(vertex: Vertex[K, VV])

// 添加一个端点的list。 如果图中已经存在端点，它们最多会被添加一次。  
addVertices(verticesToAdd: List[Vertex[K, VV]])

// 添加一条边。如果源端点和目的端点在图中不存在，它们也会被添加。  
addEdge(source: Vertex[K, VV], target: Vertex[K, VV], edgeValue: EV)

// 添加一个边的list。如果在一个不存在的端点集合上添加边，边将被视为不合法，而且会被忽略。  
addEdges(edges: List[Edge[K, EV]])

// 从图中移除指定的端点，以及它的边。  
removeVertex(vertex: Vertex[K, VV])

// 从图中移除指定的端点的集合，以及它们的边。  
removeVertices(verticesToBeRemoved: List[Vertex[K, VV]])

// 移除图中*所有* 与某条给定边match 的边。  
removeEdge(edge: Edge[K, EV])

// 给定一个边的list，移除图中*所有* 与list中的边match 的边。  
removeEdges(edgesToBeRemoved: List[Edge[K, EV]])

邻域方法

邻域方法可以在端点的first-hop 的邻居上进行聚合。reduceOnEdges()方法可以对一个端点的相邻边的值进行聚合，reduceOnNeighbors() 方法可以对一个端点的相邻点的值进行聚合。这些方法的聚合具有结合性和交换性，利用了内部的组合，因此极大提升了性能。

邻域的范围由EdgeDirection 这个参数指定，可选值包括IN,OUT,ALL。IN 聚合一个端点所有的入边， OUT 聚合一个端点所有的出边， ALL 聚合一个端点所有的边。

例如，假设你想从图中每个的端点的所有出边中选出最小weight：

reduceOnEdges Example

下面的代码将计算每个端点的出边，并对得到的每个邻域应用自定义的SelectMinWeight()函数：

Graph<Long, Long, Double> graph = ...

DataSet<Tuple2<Long, Double>> minWeights = graph.reduceOnEdges(new SelectMinWeight(), EdgeDirection.OUT);

// 用户自定义函数，用来选择最小weight
static final class SelectMinWeight implements ReduceEdgesFunction<Double> {

		@Override
		public Double reduceEdges(Double firstEdgeValue, Double secondEdgeValue) {
			return Math.min(firstEdgeValue, secondEdgeValue);
		}
}

val graph: Graph[Long, Long, Double] = ...

val minWeights = graph.reduceOnEdges(new SelectMinWeight, EdgeDirection.OUT)

// 用户自定义函数，用来选择最小weight
final class SelectMinWeight extends ReduceEdgesFunction[Double] {
	override def reduceEdges(firstEdgeValue: Double, secondEdgeValue: Double): Double = {
		Math.min(firstEdgeValue, secondEdgeValue)
	}
 }

reduceOnEdges Example

与之类似，假设你想计算每个端点的所有in-coming 邻居端点的value之和。下面的代码计算了每个端点的in-coming 邻居，并对每个邻居端点应用自定义的SumValues() 函数。

Graph<Long, Long, Double> graph = ...

DataSet<Tuple2<Long, Long>> verticesWithSum = graph.reduceOnNeighbors(new SumValues(), EdgeDirection.IN);

// 自定义函数，用于计算邻居端点的value之和  
static final class SumValues implements ReduceNeighborsFunction<Long> {

	    	@Override
	    	public Long reduceNeighbors(Long firstNeighbor, Long secondNeighbor) {
		    	return firstNeighbor + secondNeighbor;
	  	}
}

val graph: Graph[Long, Long, Double] = ...

val verticesWithSum = graph.reduceOnNeighbors(new SumValues, EdgeDirection.IN)

// 自定义函数，用于计算邻居端点的value之和  
final class SumValues extends ReduceNeighborsFunction[Long] {
   	override def reduceNeighbors(firstNeighbor: Long, secondNeighbor: Long): Long = {
    	firstNeighbor + secondNeighbor
    }
}

reduceOnNeighbors Example

如果聚合函数不具有结合性和交换性，或者想从每个端点返回不止一个值，可以使用groupReduceOnEdges()和 groupReduceOnNeighbors() 这两个更一般性的方法。这些方法对每个端点返回0个，1个或者多个value，而且提供对所有邻居的访问。

例如，下面的代码将输出所有端点的pair，条件是连接它们的边的weight大于或者等于0.5：

Graph<Long, Long, Double> graph = ...

DataSet<Tuple2<Vertex<Long, Long>, Vertex<Long, Long>>> vertexPairs = graph.groupReduceOnNeighbors(new SelectLargeWeightNeighbors(), EdgeDirection.OUT);

// 用户自定函数，用来筛选用邻居端点，条件是连接它们的边的weight大于或者等于0.5  
static final class SelectLargeWeightNeighbors implements NeighborsFunctionWithVertexValue<Long, Long, Double,
		Tuple2<Vertex<Long, Long>, Vertex<Long, Long>>> {

		@Override
		public void iterateNeighbors(Vertex<Long, Long> vertex,
				Iterable<Tuple2<Edge<Long, Double>, Vertex<Long, Long>>> neighbors,
				Collector<Tuple2<Vertex<Long, Long>, Vertex<Long, Long>>> out) {

			for (Tuple2<Edge<Long, Double>, Vertex<Long, Long>> neighbor : neighbors) {
				if (neighbor.f0.f2 > 0.5) {
					out.collect(new Tuple2<Vertex<Long, Long>, Vertex<Long, Long>>(vertex, neighbor.f1));
				}
			}
		}
}

val graph: Graph[Long, Long, Double] = ...

val vertexPairs = graph.groupReduceOnNeighbors(new SelectLargeWeightNeighbors, EdgeDirection.OUT)

// 用户自定函数，用来筛选用邻居端点，条件是连接它们的边的weight大于或者等于0.5  
final class SelectLargeWeightNeighbors extends NeighborsFunctionWithVertexValue[Long, Long, Double,
  (Vertex[Long, Long], Vertex[Long, Long])] {

	override def iterateNeighbors(vertex: Vertex[Long, Long],
		neighbors: Iterable[(Edge[Long, Double], Vertex[Long, Long])],
		out: Collector[(Vertex[Long, Long], Vertex[Long, Long])]) = {

			for (neighbor <- neighbors) {
				if (neighbor._1.getValue() > 0.5) {
					out.collect(vertex, neighbor._2);
				}
			}
		}
   }

如果计算聚合值不需要访问端点的value （聚合计算应用在它身上），推荐使用两个效率更高的函数EdgesFunction 和 NeighborsFunction，或者是用户自定义的函数。如果需要访问端点的value，那么就应该使用EdgesFunctionWithVertexValue 和 NeighborsFunctionWithVertexValue。

图的校验

Gelly 提供一种简单的工具来检测输入的图形的合法性。随着应用语境的变化，以某个标准衡量，一个图形既可能合法也可能不合法。例如，用户可能需要检查图形是否包含重复边，或者图的结构是否是二分的。要检查图的合法性，可以自己定义 GraphValidator并实现它的validate()方法。InvalidVertexIdsValidator是Gelly 中预定义的validator。它检测边的集合包含了合法的端点ID，换言之，所有边的ID 在端点的ID 集合中也存在。

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// create a list of vertices with IDs = {1, 2, 3, 4, 5}
List<Vertex<Long, Long>> vertices = ...

// create a list of edges with IDs = {(1, 2) (1, 3), (2, 4), (5, 6)}
List<Edge<Long, Long>> edges = ...

Graph<Long, Long, Long> graph = Graph.fromCollection(vertices, edges, env);

// will return false: 6 is an invalid ID
graph.validate(new InvalidVertexIdsValidator<Long, Long, Long>());

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

// create a list of vertices with IDs = {1, 2, 3, 4, 5}
val vertices: List[Vertex[Long, Long]] = ...

// create a list of edges with IDs = {(1, 2) (1, 3), (2, 4), (5, 6)}
val edges: List[Edge[Long, Long]] = ...

val graph = Graph.fromCollection(vertices, edges, env)

// will return false: 6 is an invalid ID
graph.validate(new InvalidVertexIdsValidator[Long, Long, Long])