1. 不多2. 因为Spark GraphX是一个基于Spark的图计算框架，相对于其他Spark组件如Spark SQL和Spark Streaming，它的使用场景相对较为特定，主要用于处理大规模的图数据。

而大部分应用场景并不需要进行图计算，因此使用Spark GraphX的频率相对较低。

3. 在一些特定的领域，如社交网络分析、推荐系统和网络安全等，需要处理大规模的图数据时，使用Spark GraphX可以提供高效的图计算能力。此外，对于对图计算有需求的研究者和工程师来说，学习和使用Spark GraphX也是非常有价值的。

sparkgraphx用得不多，这个一般情况下不会有人用。

用的不多。Spark，是一种通用的大数据计算框架，I正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等，

Spark包含了大数据领城常见的各种计算框架：比如Spark Core用于离线计算，Spark SQL用于交互式查询，Spark Streaming用于实时流式计算，Spark MILlib用于机器学习，Spark GraphX用于图计算。