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…

概要 ODPS GRAPH是一套面向迭代的图计算处理框架.图计算作业使用图进行建模,图由点(Vertex)和边(Edge)组成,点和边包含权值(Value),ODPS GRAPH支持下述图编辑操作: 修改点或边的权值: 增加/删除点: 增加/删除边: 备注: 编辑点和边时,点与边的关系需要用户维护. 通过迭代对图进行编辑.演化,最终求解出结果,典型应用:PageRank,单源最短距离算法 ,K-均值聚类算法 等等.用户可以使用 ODPS GRAPH 提供的接口Java SDK编写图计算程序. G…

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…

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图…

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…

快速入门step by step MaxCompute Studio 创建完成 MaxCompute Java Module后,即可以开始开发Graph了. 代码示例 在examples目录下有graph的一些代码示例,可参考示例熟悉Graph程序的结构. 编写Graph 在module的源码目录即src>main >javanewMaxCompute Java. 选择GraphLoader/Vertex等类型,NameOK**,模板会自动填充框架代码,可在此基础上继续修改. 本地调试Grap…

[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…

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…

前言 Gemini 是目前 state-of-art 的分布式内存图计算引擎,由清华陈文光团队的朱晓伟博士于 2016 年发表的分布式静态数据分析引擎.Gemini 使用以计算为中心的共享内存图分布式 HPC 引擎.通过自适应选择双模式更新(pull/push),实现通信与计算负载均衡 [‎1].图计算研究的图是数据结构中的图,非图片. 实际应用中遇到的图,如社交网络中的好友关系.蛋白质结构.电商等 [‎2] 等,其特点是数据量大(边多,点多),边服从指数分布(power-law)[‎7],通常…

GraphLab介绍 GraphLab 是由CMU(卡内基梅隆大学)的Select 实验室在2010 年提出的一个基于图像处理模型的开源图计算框架.框架使用C++语言开发实现. 该框架是面向机器学习(ML)的流处理并行计算框架,可以运行在多处理机的单机系统.集群或是亚马逊的EC2 等多种环境下.框架的设计目标是,像MapReduce一样高度抽象.可以高效运行与机器学习相关的.具有稀疏的计算依赖特性的迭代性算法,并且保证计算过程中数据的高度一致性和高效的并行计算性能.该框架最初是为处理大规模机器学…