本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 前言 Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景,同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法,这里给 Nebula 点个赞,很不错! 但实践过程中,我发现部分 OLAP 场景中,想实现模式匹配分析,Nebula 的支撑就显得不那么完善了. 这里我对模式匹配的解释是:在一张大图中,根据特定的规则抽取出对应的子图. 举一个…

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中,来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算. 嘉宾们 王昌圆:论坛 ID:Nicole,nebula-algorithm 维护者: 郝彤:论坛 ID:caton-hpg,nebula-plato 维护者: 先开场的是 nebula-plato 的维护者郝彤. 图计算之…

不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程. 一.背景 随着网络信息技术的飞速发展,数据逐渐向多源异构化方向发展,且不同来源的异构数据之间也存在的千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要.但传统关系型数据库在分析大规模数据关联特性时存在性能缺陷.表达有限等问题,因此有着更强大表达能力的图数据受到业界极大重视,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予…

一.图构建器 GraphX提供了几种从RDD或磁盘上的顶点和边的集合构建图形的方法.默认情况下,没有图构建器会重新划分图的边:相反,边保留在默认分区中.Graph.groupEdges要求对图进行重新分区,因为它假定相同的边将在同一分区上放置,因此在调用Graph.partitionBy之前必须要调用groupEdges. 源码如下: package org.apache.spark.graphx import org.apache.spark.SparkContext import org.a…

一.简介 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by Administrator on 2019/1…

一.简介 参考:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package big.data.analyse.graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession class Vertex…

快刀初试:Spark GraphX在淘宝的实践 作者:明风 (本文由团队中梧苇和我一起撰写,并由团队中的林岳,岩岫,世仪等多人Review,发表于程序员的8月刊,由于篇幅原因,略作删减,本文为完整版) 对于网络科学而言,世间万物都可以抽象成点,而事物之间的关系都可以抽象成边,并根据不同的应用场景,生成不同的网络,因此整个世界都可以用一个巨大的复杂网络来代表.有关复杂网络和图算法的研究,在最近的十几年取得了巨大的进展,并在多个领域有重要的应用. 作为最大的电商平台,淘宝上数亿买家和卖家,每天产生数…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .GraphX介绍 1.1 GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求. 众所周知·,社交网络中人与人之间有很多关系链,例如Twitter.Facebook.微博和微信等,这些都是大数据产生的地方都需要图计算,现在的图处理基本都是分布式的图处理,而并非单机处理.Spark G…

Spark GraphX宝刀出鞘,图文并茂研习图计算秘笈 大数据的概念与应用,正随着智能手机.平板电脑的快速流行而日渐普及,大数据中图的并行化处理一直是一个非常热门的话题.图计算正在被广泛地应用于社交网络.电子商务,地图等领域.对于图计算的两个核心问题:图存储模式和图计算模型,Spark GraphX给出了近乎完美的答案, 而Spark GraphX作为图计算领域的屠龙宝刀,对Pregel  API的支持更是让Spark GraphX如虎添翼.Spark GraphX可以轻而易举的完成基于度分布…

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有…