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) 對實際場景進行建模

使用圖 Database 對圖數據進行建模、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

超越圖 Databases: Graph Computing

  • 瞭解屬性圖
  • 對不同場景進行建模(軟體圖、討論圖、概念圖)

使用 Traversals 解決實際問題

  • 演算法/定向遍歷圖形
  • 確定圓周

案例研究:對討論貢獻者進行排名

  • 按貢獻的討論的數量和深度排名
  • 關於情緒和概念分析的說明

Graph Computing:本地記憶體圖工具包

  • 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:批處理圖形框架

  • 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

  • 將 ETL、探索性分析和反覆運算圖計算統一到一個系統中
  • 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

  • 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, 連通分量, 三角形計數

Exercis:頁面排名和頂級使用者

  • 使用文字檔作為輸入構建和處理圖形數據

部署到生產環境

結束語

最低要求

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

觀眾

  • 開發人員
 28 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (2)

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