在 Spark GraphX 中更新节点属性时选择什么最佳结构？

我有一段时间在寻找一种更新 GraphX 中节点属性的方法。我正在研究一个由节点和节点属性组成的图。例如 (1,(2,true))。在此示例中，1 是节点 ID，2 是节点的标签，true 表示节点已被访问。我已经使用 GraphLoader 加载了图表，并通过 RDD 制作了分布式图表。

我为每个节点使用的结构如下：

case class nodes_properties(label: Int, isVisited: Boolean = false)
      var work_graph = graph.mapVertices { case (node, property) => nodes_properties(node.toInt, false) }.cache()

当我想更新节点属性（例如其标签）时，我使用以下结构：

work_graph = work_graph.mapVertices((vid: VertexId, v: nodes_properties) => {
              if (vid == my_node) nodes_properties(newLabel,true)
              else v
            })

这个结构满足了我的要求，但正如我所见，它的计算成本非常高，仅对于具有 30000 个节点的图来说，大约需要 4 分钟，而当我使用 MATLAB 执行相同操作时，大约需要 25 秒。

Question：在算法过程中，有没有好的结构或者有效且理想的方法来更新图中节点的属性？这对我来说确实是一个瓶颈，我无法解决这个问题。

我应该提到该算法具有迭代性质，并且在每次迭代时我需要根据某些条件更新节点属性。

NOTE: i use unpersistVertices() and graph.checkpoint()但我的这个方法在更新节点属性方面非常耗时！