Apache spark 用graphx/spark进行图划分

我想使用graphx/spark进行图形分区。在我自己实现它之前，经过一些讨论之后，我想问你是否已经有了一个解决方案

是否有Graphx/Spark的实现，可用于将图形的顶点划分为指定数量的子集，以便：

• 每个子集的顶点数或多或少相等

• 子集之间的边数最小化

• 子集内部的所有顶点使用属于子集的边（直接或通过几个EGDE）相互连接

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在PartitionStrategy.scala中有几种策略：EdgePartition2D、EdgePartition1D、RandomVertexCut、CanonicalRandomVertexCut。它们似乎都不适合这个问题。

最后，我找不到现成的解决方案，只是用Pregel做了一个简单的实现。

需求1和需求2大致由捆绑策略中的启发式处理。我看不出第三种方法是如何作为一种策略直接轻松地完成的，也就是说，如果不首先花时间实际查找子集的话。如果您这样做，您可以创建一个按属性分区的策略（即通过vertexId查找表）。你能描述一下你的解决方案吗？