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课程大纲
介绍
- 图形资料库和库
了解图形数据
- 作为数据结构的图形
- 使用顶点 (点) 和边 (线) 对实际场景进行建模
使用图 Database 对图数据进行建模、持久化和处理
- 局部图演算法/遍历
- neo4j、OrientDB 和 Titan
练习:使用 neo4j 对图形数据进行建模
- 白板数据建模
超越图 Databases: Graph Computing
- 了解属性图
- 对不同场景进行建模(软体图、讨论图、概念图)
使用 Traversals 解决实际问题
- 演算法/定向遍历图形
- 确定圆周
案例研究:对讨论贡献者进行排名
- 按贡献的讨论的数量和深度排名
- 关于情绪和概念分析的说明
Graph Computing:本地记忆体图工具包
- 图形分析和可视化
- JUNG、NetworkX 和 iGraph
练习:使用 NetworkX 对图形数据进行建模
- 使用 NetworkX 对复杂系统进行建模
Graph Computing:批处理图形框架
- 利用 Hadoop 进行存储 (HDFS) 和处理 (MapReduce)
- 反复运算演算法概述
- Hama、Giraph 和 GraphLab
Graph Computing: 图并行计算
- 将 ETL、探索性分析和反复运算图计算统一到一个系统中
- GraphX
设置和安装
- Hadoop 和 Spark
GraphX 运算符
- 属性、结构、连接、邻域聚合、缓存和解缓存
使用 Pregel API 进行反复运算
- 传递用于发送、接收和计算的参数
构建图
- 在 RDD 或磁碟上使用顶点和边
设计 Scalable 演算法
- GraphX 优化
Accessing 其他演算法
- PageRank, 连通分量, 三角形计数
Exercis:页面排名和顶级使用者
- 使用文字档作为输入构建和处理图形数据
部署到生产环境
结束语
要求
- Java 程式设计和框架的底层
- 对 Python 的一般理解是有说明的,但不是必需的
- 对资料库概念的一般理解
观众
- 开发人员
28 小时
客户评论 (2)
Very nice training
Maira Frisch - Novartis Pharma AG
课程 - SPARQL
He was interactive.