这就导致一个问题，我们是有 Spark on Yarn 环境的并且集群性能和资源都很好。现在利用不上这部分资源需要重新申请机器再搭建一个 standalone cluster 的 Spark 集群。...另一个问题就是如果并行度过高 Hbase 集群能否支撑的住。最终需要在这些问题中找到平衡。...经过分析发现慢的最主要的原因就是 JanusGraph 获取顶点属性特别慢，默认居然不是并行获取而是逐条获取。...我们的应用场景属性都是放到顶点上，例如：如果我要查询一个用户的通话关系，但是需要过滤只要相关注册用户，查询语句像下面这样 g.V().has("name","138xxxx4444").both("CALL...JanusGraph 默认的做法是逐条获取这个1000 个用户的所有属性，再在内存中做过滤最后获得这 100 个用户，这就导致关联的顶点数量比较大的时候，直接不可用。
groupCount().by("title") 步骤：1.获取gremlin用户顶点并将该顶点设置为a，则下面的a便代表gremlin这个顶点 2.找到gremlin创造的项目，并且创建这些项目的人...得到的结果就是a和a的合作者 3.去除a，只剩下的a的合作者 4.通过title进行聚合计数，获得最终结果 5：获取gremlin购买的相关产品的的排名列表 g.V().has("name","gremlin...命令式的Gremlin遍历告诉遍历者如何在遍历中的每一步进行。 例如，下面的命令遍历首先将遍历器放置在表示Gremlin的顶点处。...然后那个将自己分裂到Gremlin的所有合作者身上，而这些合作者并不是Gremlin本人。 接下来，遍历者获取这些协作者的管理者，最终被分组为经理姓名计数分布。...“查询语言”和“编程语言”之间的差异并不像我们所教导的那么大。 Gremlin统一了这种鸿沟，遍历可以用任何支持函数组合和嵌套的编程语言编写（每种主要的编程语言都支持）。
十二、证明：我们可以在无向图G上使用深度优先搜索来获得图G的连通分量，并且深度优先森林所包含的树的棵数与G的连通分量数量相同。...360智脑： 在无向图G上使用深度优先搜索（DFS）来获取图G的连通分量是一种常见的方法。以下是如何修改深度优先搜索算法来为每个节点赋予一个连通分量编号（v.cc）的步骤： 1....对于任何未访问的顶点，重复步骤2，这将找到另一个连通分量。 5. 结束条件：当所有顶点都被访问过时，所有的连通分量都被找到了。...GetComponents函数初始化访问状态数组并调用DFS来找到所有的连通分量。请注意，这段代码是一个简化的示例，实际应用中可能需要更多的错误检查和功能。...DFS的性质：当我们在图G上执行DFS时，从任意一个未访问的顶点开始，DFS会访问所有与之连通的顶点，并且这些顶点会被标记为已访问。 3.
整体系统介绍 以下介绍，如何在一台机器上（假设内存是8GB，硬盘是100多GB），通过少量的代码，实现一个小型搜索引擎。 搜索引擎大致分为四个部分：搜集、分析、索引、查询。...那搜索引擎是如何爬取网页的呢？ 搜索引擎把整个互联网看作 有向图，把每个页面看作一个顶点。如果某个页面中包含另外一个页面的链接，就在两个顶点之间连一条有向边。...如何解析页面获取链接，可以把整个页面看作一个大的字符串，利用字符串匹配算法，搜索这样一个网页标签，然后顺序读取之间的字符串，就是网页链接。...当找到某个关键词出现的位置之后，只需要依次往后遍历，直到对应结束标签（，，）为止。这期间遍历到的字符串连带着标签就应该从网页中删除。...在对网页文本信息分词的过程中，我们拿分割出来的单词，先到散列表中查找，如果找到，那就直接使用已有的编号；如果没有找到，再去计数器中拿号码，并且将这个新单词以及编号添加到散列表中。
/字段)和边(上下游关系)组成，维护图结构的血缘信息 在公有云上，面对多样性需求，界定SQL血缘解析的目标是：多SQL方言的数据血缘支持，包括表血缘、字段血缘。...血缘关系图包括： 表血缘：表信息作为顶点，表之间的关系作为边，如create table B as select * from A，则source为A表，target为B表； 字段血缘：字段作为顶点，字段之间的关系作为边...，字段之间的关系是继承自表关系的，如source为A表id字段，target为B表id字段； 血缘识别Visitor模式可基于自底向上递归遍历血缘关系，根据表节点、字段节点维护血缘信息。..._02.id；table_01.name → table_02.name； 血缘存储 血缘数据主要维护顶点和边之间的关系，对应的数据支持保存在关系数据库中。...图数据库是一个使用图结构进行语义查询的数据库，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。该系统的关键概念是图，它直接将存储中的数据项，与数据节点和节点间表示关系的边的集合相关联。
[360 迁移] 本文作者系 360 数科开发工程师：周鹏 迁移背景 我们之前图数据用的是单机版的 AgensGraph, 后面因为单机带来的性能限制问题，迁移到了分布式数据库 JanusGraph，详细的迁移信息可以看我之前的一篇文章...但是随着数据量和业务调用量的增加，新的问题又出现了——单次查询的耗时很高个别业务场景已经到了 10s，数据量稍微多点，逻辑复杂点的查询耗时也在 2~3s 左右，这严重影响了整个业务流程的性能和相关业务的发展...JanusGraph 的架构决定了单次耗时高，核心的原因在于它的存储依赖外部，自身不能很好地控制外部存储，我们生产环境用的便是 HBase 集群，这导致所有的查询没法下推到存储层进行处理，只能把数据从...介于 JanusGraph 查询请求发送到 HBase 时做不了一层关联顶点属性的过滤，我们不得不通过并发请求去查询 HBase 获取这 1,000 人的顶点属性，再在 JanusGraph Server...查询调优 我们现在生产环境 Nebula Graph 用的是 1.0 的版本，生产环境上 ID 生产我们用的是 hash 函数， uuid 导入数据会很慢，后面官方也不会再支持 uuid。
例如在特定标签的人群识别中，同类人群往往形成社区并且彼此间紧密关联，从已知的标签人群出发，通过相应标签场景的紧密的关联（如业界常见的共同设备）扩散出的人群往往能覆盖未知的标签人群。...子图的第三个优点，也是非常重要的优点就是描述多点多阶关联，如导出子图：给定图G及其点集V的某个子集V’，假设边集子集E’对应G中顶点同时属于V’的所有的边，则子图（V’，E’）为G在V’上的导出子图。...) 上获取。...但是GraphX基于生态优势也能够大幅解放开发者在数据预处理（ETL）上的生产力，这点上被后来的GraphX的流行所验证。...在微信支付反欺诈场景的恶意率建模中，交易网络表示学习的特征在第一版模型上效果提升明显，但随着模型特征工程的展开和优化，表示学习的提升效果明显下降，即画像等基础特征足够丰富时，交易的关联所带来的额外信息在减少
对于一个用户，首先找到他常用的标签，然后对于这些常用标签，找到具有这些标签的最热门的物品，推荐给这个用户。 如果用公式描述上面的算法，那么用户u对物品i的兴趣可以用如下的公式度量： ?...为了说明数据稀疏性对性能的影响，我们将用户按照打过的标签数分成两组。第一组用户打过10次以下的标签，而第二组用户打过超过10次标签，我们分别统计这两组用户的推荐结果的准确率和召回率，结果如表4所示。...[具体实验结果待正式发表时公布] 标签清理 不是所有的标签都能反应用户的兴趣。比如，在一个视频网站中，用户可能对一个视频赋予了一个表示情绪的标签，比如“不好笑”（no funny）。...而在用户标签数据集上，有三种不同的元素：用户、物品和标签。因此，我们需要定义三种不同的顶点：用户顶点、物品顶点和标签顶点。...然后用上面的迭代公式来计算所有物品对应的顶点相对于v(u)的排名。 下面两段Python代码给出了如何从用户行为记录集合tagging_records中构建图，以及如何在图上给用户进行推荐。
所有的类Pregel系统采用的几乎都是这种计算和通信模式。 拉取模式通常将顶点分为主副本和镜像副本，通信发生在每个顶点的两类副本之间而非每条边连接的两个顶点之间。...标签传播是一种常用的社区发现算法：每个顶点的标签即为自己的社区，初始化时设置自己的顶点编号；在随后的每一轮迭代中，每个顶点将邻居中出现最频繁的标签设置为自己新的标签；当所有顶点相邻两轮之间的标签变化少于某个阈值时则停止迭代...图的遍历 (graph traversal)即给出一个图G和其中任意一个顶点V0，从V0出发系统地访问G中所有的顶点，每个顶点访问而且只访问一次 从一个顶点出发，试探性访问其余顶点，同时必须考虑到下列情况...从一顶点出发，可能不能到达所有其它的顶点，如：非连通图； 也有可能会陷入死循环，如：存在回路的图 一般情况下，可以为每个顶点保留一个 标志位 (mark bit)： 算法开始时，所有顶点的标志位置零...它还用于近似一些计算时间未知的问题，如旅行商问题。虽然该算法不一定总能找到绝对最优解，但它使得复杂度极高和计算密集度极大的分析变得更加可能。
图表示是描述对象及其拓扑的常用方法。在这种情况下，找到两个场景之间的对象的关联转换为计算图之间的顶点和边的对应关系。但是，找到解决此问题的精确方法始终是NP-hard。...本文的方法 本文的方法如下图所示，主要包含四个主要的模块：语义信息获取，图描述子生成，节点匹配和几何校验。 ? A. 语义检测 有用的语义特征应该是稳定的，容易区分的，可重复的。...获得了点云的语义标签后，利用欧式聚类来检索对象。对于所有的对象，通过计算他们的质心来表示他们在点云中的位置。 B....和图描述符相似，顶点描述符也是基于直方图的。和边的描述符不同的是，顶点描述符中考虑的边不再是整个图中全部的边，而是连接到所描述顶点v的边。...然后我们利用欧式距离找到当前点云中顶点的描述符和候选帧中顶点描述符的匹配关系。 D. 几何验证 该步骤为每个闭环候选帧选择一组几何一致的对应点。利用RANSAC来优化选取选取的对应点。
根据扩充的顶点标签对顶点进行分类，这些标签完全描述了顶点的领域，并且通过迭代的标签传播来构造这些扩展的顶点标签。...对Weisfeiler-Lehman（WL）子树图核的使用取决于我们构建顶点直方图的能力，捕获围绕每个顶点的图结构。我们根据增强顶点标签对顶点进行分类，标签描述了顶点的R-hop邻居。...为了简单说明，假设有一个完整静态图，重标记对所有的输入标签的聚合。对每个顶点都重复执行这个过程来实现对n跳邻居的描述。...我们的目标是构建一个直方图，图中的每个元素对应一个唯一的顶点标签，用于捕获顶点的R-hop的in-coming邻居。...2.错误的警报 当正常的系统行为发生变化时，UNICORN可能会发出假阳性警报，因为它不会动态地调整其模型（以避免攻击者中毒）。错误警报问题并不是独角兽所独有的。
作者在ShapeNet [2]和Objaverse [3]上收集了28K个3D模型，以此来完善现有的MS-COCO 数据集。...点击关注，私聊获取数据集及其源代码。 1 Introduction 近十年来，目标检测已经成为计算机视觉领域的核心话题。这种日益增长的兴趣源于自动驾驶、人群计数、异常检测和智能视频监控等新挑战。...实际上，这些数据集提供了带有标注文件的图像，文件中包含了边界框和标签，可以用于简单的检测任务，或者分别从标签和边界框中提取文本 Query 和2D图像 Query 的检测任务。...然后，对3D-COCO的每个模型进行居中操作，通过计算其顶点的均值来实现，其中每个顶点坐标由包含该顶点的面的总和加权。...通过这种方式，每个MS-COCO[1]标注与在几何和形状方面最具代表性的3D CAD模型进行匹配。 如图2所示的基于IoU的匹配方法需要在MS-COCO[1]标注和3D-COCO模型上进行一些预处理。
，步骤如下： （1）处理打印当前栈顶元素并出栈 （2）count变量加1 （3）遍历以当前顶点为弧尾的所有的边，并移除这些边，具体操作如下： ①找到弧头顶点，并令其入度减一 ②如果入度减1之后的弧头顶点的入度为...0的顶点，然后入栈 3，循环遍历栈中所有元素，步骤如下： （1）处理打印当前栈顶元素并出栈 （2）count变量加1 （3）遍历以当前顶点为弧尾的所有的边，并移除这些边，具体操作如下： ①找到弧头顶点...在获取到上面的四种统计数据后，就可以直接求得AOE网中关键路径上的所有的关键活动了，方法是：对于所有的弧来说，如果它的最早开始时间等于最晚开始时间，那么称这条弧所代表的活动为关键活动，由关键活动所构成的路径称为关键路径...3，两层遍历（先遍历顶点，再遍历顶点的边），求得每一条边活动的最早开始时间ete和最晚开始时间lte，如果二者相等则说明该边在关键路径上。...3，两层遍历（先遍历顶点，再遍历顶点的边），求得每一条边活动的最早开始时间ete和最晚开始时间lte，如果二者相等则说明该边在关键路径上。
信息是如何在服务中穿梭流动的？哪里是瓶颈点？如何确定用户体验的延迟是由网络还是调用链中的微服务引起？ ?...由于需要运行批处理和实时分析应用，所以Spark被采用。 ? 图2所示，这里设置了一个简单实验来描述如何利用Spark进行操作分析。...如图5所示，批量分析应用从InfluxDB分离出独立事务跟踪，并将每个独立事务跟踪转换为对的列表。列表被聚集成两个RDDS，一个包含顶点列表，而另一个为边列表。...顶点列表根据顶点名称进一步解析。最后，应用程序的调用图在有向图中计算，以及图中每条边延迟时间的统计数据。该图是应用程序时间演变图的一个实例，表示给定时间内的状态。...图6和7显示调用图和租户应用延迟时间的统计数据，作为该批次的分析作业输出。 ? ? ? 通过Spark平台，各种不同类型的分析应用可以同时操作，如利用一个统一的大数据平台进行批量处理、流和图形处理。
1）定义在游走和路径上的核 随机游走核由 Gartner 提出，其基础是对基于由数据集 D 中的图之间的节点序列形成的游走的子结构进行计数。...为了找到两图之间的公共游走，这里使用了一种由图 G_1 和 G_2 中标注相同的顶点和边构成的积图。其中，(p1,p2) 为随机游走的起始概率，(q1, q2) 为停止概率。...子结构以来指的是，由于一个子图可以在另一个子图中找到，或者可以通过修改其他子图的顶点和边来得到，所以子图不是独立的。因此，通过这些子图表征的特征自然而然地趋向于相似。...通常，在时序和图像数据中我们找到的是点阵类型的底层结构，而在诸如文本数据、传感器数据、网格数据、社交网络数据以及基因数据等数据中，我们找到的却往往是不规则的底层结构。...图神经网络（GNN）：这最早提出由图结构驱动的神经网络架构的方法之一。给定其邻居所包含的信息，每个顶点附有一个状态向量 ? ，其中每个顶点包含顶点层次上的标签信息 ? 。
V：图中所有的顶点。 has('name', 'hercules')：过滤出顶点name为hercules的顶点。 out('father')：从hercules顶点遍历出边为father的边。...out('father')：从hercules的father顶点遍历出边为father的边。 name：获取hercules祖父顶点的name属性的值。 总之，这些步骤构成了类似路径的遍历查询。...，可以选择是否指定顶点标签。...但是添加边时必须指定边标签。 可以在顶点和边上设置作为键值对的属性。 使用SET或LIST基数定义的属性键，必须使用addProperty向顶点添加此属性。...toList() - 获取所有的结果作为一个list，如果没有结果则返回空列表。
按照这种方法，所有的方法都需要输入一个阈值参数，根据这个参数提取主干，然后使用标准的强制方法进行布局。由于参数对最终可视化的非线性影响，找到合适的阈值参数来检索有意义的网络可视化是非常昂贵的。...算法1描述了如何通过计算原始图的聚类系数来提高效率，并迭代地更新正在删除的每条边的三角统计数据。 当边缘e被删除(第7行)时，所有的三角形(Tr)都会被销毁。...对于每一个这样的结构，我们想要量化它的结构是如何被一组固有的群集所组成的。...左边的图G与一个完美的分区(顶点颜色)相似，正如G的邻接矩阵X和完美的划分Y的矩阵结构之间的高度相似性所表明的那样。...我们还试验了许多关于集群系数的加权变量，如Panzarasa和Opsahl所讨论的，但我们没有看到对非加权的准确性的提高。结果具有可比性。
如果你知道如何在windows上设置环境变量，请添加以下内容：SPARK_HOME = C:\apps\opt\spark-3.5.0-bin-hadoop3HADOOP_HOME = C:\apps...winutils.exe是一个用于在Windows环境下模拟类似POSIX的文件访问操作的工具，它使得Spark能够在Windows上使用Windows特有的服务和运行shell命令。...首先，让我来详细介绍一下GraphFrame(v, e)的参数：参数v：Class，这是一个保存顶点信息的DataFrame。DataFrame必须包含名为"id"的列，该列存储唯一的顶点ID。...参数e：Class，这是一个保存边缘信息的DataFrame。DataFrame必须包含两列，"src"和"dst"，分别用于存储边的源顶点ID和目标顶点ID。...out_degrees.show()查找具有最大入度和出度的节点：# 找到具有最大入度的节点max_in_degree = in_degrees.agg(F.max("inDegree")).head(
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