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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:
客戶評論 (2)
Very nice training
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
Course - SPARQL
He was interactive.