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def run[VD: ClassTag, ED: ClassTag](graph: Graph[VD, ED]): Graph[VertexId, ED]
def run[VD: ClassTag, ED: ClassTag](graph: Graph[VD, ED], maxIterations: Int): Graph[VertexId, ED]

根据输入的无向图信息精确计算所有的连通分量，接口与开源保持一致

1. 包名：package org.apache.spark.graphx.lib
2. 类名：ConnectedComponents
3. 方法名：run
4. 输入：

   graph: Graph[VD, ED]

5. 参数详情：

   参数名称	参数含义	取值类型
   graph	Graph数据	Graph[VD,ED]，VD及ED分别为点和边的属性类型
   maxIterations	迭代次数（不影响计算结果）	大于0的整型值

6. 输出：Graph[VertexId, ED]，相同连通分量的顶点，顶点属性会用类型为VertexId的同一个整数进行标记，即为连通分量编码，该编号取值不保证连续。

ConnectedComponents样例：

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Connected_Components").setMaster(host) val sc = new SparkContext(sparkConf)
val input = sc.parallelize(Array((2L,6L),(2L,4L),(10L,9L),(9L,1L),(7L,1L)),2) val graph = Graph.fromEdgeTuples(input, 0) val res = ConnectedComponents.run(graph)
res.vertices.collect().foreach(println)