課程簡介

介紹

  • 圖形資料庫和庫

了解圖形數據

  • 作為數據結構的圖形
  • 使用頂點(點)和邊(線)對真實場景進行建模

使用 Graph Database 對圖形數據進行建模、持久化和處理

  • 局部圖演算法/遍曆
  • neo4j、OrientDB 和 Titan

練習:使用 neo4j 對圖形數據進行建模

  • 白板數據建模

超越 Graph Databases:圖計算

  • 瞭解屬性圖
  • 不同場景的圖形建模(軟體圖、討論圖、概念圖)

使用遍歷解決實際問題

  • 演算法/定向遍歷圖形
  • 確定迴圈懸浮

案例研究:對討論貢獻者進行排名

  • 按參與討論的數量和深度排名
  • 關於情緒和概念分析的說明

Graph Computing:本地記憶體中 Graph 工具包

  • 圖形分析和可視化
  • JUNG、NetworkX 和 iGraph

練習:使用 NetworkX 對圖形數據進行建模

  • 使用 NetworkX 對複雜系統進行建模

Graph Computing: 批處理圖框架

  • 利用 Hadoop 進行存儲 (HDFS) 和處理 (MapReduce)
  • 反覆運算演算法概述
  • Hama、Giraph 和 GraphLab

Graph Computing: 圖並行計算

  • 在單個系統中統一 ETL、探索性分析和反覆運算
  • GraphX

設置和安裝

  • Hadoop 和 Spark

GraphX 運算符

  • 屬性、結構、聯接、鄰域聚合、緩存和解緩存

使用 Pregel API 進行反覆運算

  • 傳遞用於發送、接收和計算的參數

構建圖表

  • 在 RDD 或磁碟上使用頂點和邊

設計 Scalable 演算法

  • GraphX 優化

Accessing 其他演算法

  • PageRank、連接元件、三角形計數

練習:頁面排名和排名靠前的使用者

  • 使用文字檔作為輸入來構建和處理圖形數據

部署到生產環境

閉幕致辭

最低要求

  • Java 程式設計和框架的不足
  • 對 Python 的一般理解是有説明的,但不是必需
  • 對資料庫概念的一般瞭解

觀眾

  • 開發人員
  28 時間:
 

人數


開始於

結束於


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

每位參與者的報價

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