二跳鄰居數：對大部分社交關系來說，只獲得一跳的度分布遠遠不夠，另一個重要的指標是二跳鄰居數。例如，無秘App中好友的好友的秘密，傳播范圍更廣，資訊量更豐富。因此，二跳鄰居數的統計是圖譜體檢中很重要的一個指標。對于二跳鄰居的計算，GraphX沒有給出現成的介面，需要自己設計和開發。目前使用的方法是：第一次遍歷，所有點向鄰居點傳播一個帶自身ID，生命值為2的訊息；第二次遍歷，所有點將收到的訊息向鄰居點再轉發一次，生命值為1；最終統計所有點上，接收到的生命值為1的ID，并進行分組匯總，得到所有點的二跳鄰居。
值得注意的是，進行這個計算之前，需要借助度分布將圖中的超級節點去掉，不納入二跳鄰居數的計算。否則，這些超級節點會在第一輪傳播后收到過多的訊息而爆掉，同時它們參與計算，會影響與它們有一跳鄰居關系的頂點，導致不能得到真正有效的二跳鄰居數。
本人剛接觸Spark，想多看一些實體，希望各位前輩指教。
uj5u.com熱心網友回復：
試試使用自帶的方法，應該可以改成兩跳的：http://blog.csdn.net/xubo245/article/details/51308337轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/80045.html
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