Introduction to Graph Computing培訓

介紹

• 圖數據庫和庫

理解圖形數據

• 圖形作爲數據結構
• 使用頂點（點）和邊（線）來模擬真實場景

使用圖形數據庫建模、持久化、處理圖形數據

• 本地圖形算法/遍曆
• neo4j、OrientDB、Titan

練習：使用neo4j建模圖形數據

• 白板數據建模

基于圖形數據庫：圖形計算

• 理解屬性圖
• 圖形建模不同場景（軟件圖、討論圖、概念圖）

用遍曆解決實際問題

• 算法/定向遍曆圖形
• 確定循環的依賴性

案例研究：排名討論貢獻者

• 按貢獻討論的數量和深度排名
• 關于情緒和概念分析的說明

圖形計算：本地內存圖形工具包

• 圖形分析和可視化
• JUNG、NetworkX、iGraph

練習：使用NetworkX建模圖形數據

• 使用NetworkX爲一個複雜系統建模

圖形計算：批處理圖形框架

• 利用Hadoop進行存儲（HDFS）和處理（MapReduce）
• 叠代算法概述
• Hama、Giraph、GraphLab

圖形計算：圖形並行計算

• 在單個系統中統一ETL，進行探索性分析和叠代圖形計算
• GraphX

設置和安裝

• Hadoop和Spark

GraphX運算符

• 屬性、結構、連接、鄰域聚合、緩存和未緩存

使用Pregel API叠代

• 傳遞發送、接收、計算的參數

構建圖形

• 在RDD或磁盤上使用頂點和邊

設計可擴展算法

• GraphX優化

訪問其他算法

• PageRank、連通組件、三角計數

練習：網頁排名和熱門用戶

• 使用文本文件作爲輸入來構建和處理圖形數據

部署到生産

結束語