在图数据建模一节中我们讨论过使用图模型对数据进行建模、使用图查询语言对图中的点边属性进行查询。但第二章相关讨论主要集中在偏 OLTP 方向——对符合要求的小数据集的查询。
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。
No.47期 BSP 模型下的单源最短路径 我们先来举个例子吧。单源最短路径也是一种很典型的图论问题，前面我们提到过，就是求解从一个源点到各个节点的最短距离，有时带上求解最短路径。我们来看看如何“把
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！
由于事物之间普遍联系的哲学原理，网络结构无处不在。例如，微信用户之间的好友关系形成社群网络，科学论文间的相互引用关系形成文献网络，城市之间的道路连接形成交通网络 …… 可以说，万事万物都处在一个复杂网络当中。马克思·韦伯也说：人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。网太重要了，所以我们每次到一个新的地方，我们都会问：老板，有网吗？wifi密码是什么？
按照官网的介绍，NebulaGraph Algorithm是一款基于GraphX 的 Spark 应用程序，通过提交 Spark 任务的形式，使用完整的算法工具对 NebulaGraph 数据库中的数据执行图计算。
GraphX 是新的(alpha)的图形和图像并行计算的Spark API。从整理上看，GraphX 通过引入 弹性分布式属性图(Resilient Distributed Property Graph)继承了Spark RDD：一个将有效信息放在顶点和边的有向多重图。为了支持图形计算，GraphX 公开了一组基本的运算（例如，subgraph，joinVertices和mapReduceTriplets），以及在一个优化后的 PregelAPI的变形。此外，GraphX 包括越来越多的图算法和 builder 构造器，以简化图形分析任务。
No.48期 计算子图同构 Mr. 王：我们再来看一个例子——计算子图同构。这个问题给定（节点有标签）数据图G和查询图P，找到G 中和P 同构的子图。这是一个经典的NP 完全问题。 小可：那求解岂不是很困难？ Mr. 王：在实际情况下，虽然数据图G 会比较大，可能有上G 个节点，但查询图P 一般会比较小，因为查询图一般是由查询需求表现出来的，查询需求往往没有那么大。 小可：如果依然利用Pregel 平台的思想来解决问题，要怎么做呢？ Mr. 王：考虑到Pregel 平台具有面向节点编程的思想，我们就要考虑
从毕业加入Google开始做分布式机器学习，到后来转战腾讯广告业务，至今已经七年了。我想说说我见到的故事和我自己的实践经历。这段经历给我的感觉是：虽然在验证一个新的并行算法的正确性的时候，我们可以利用现有框架，尽量快速实现，但是任何一个有价值的机器学习思路，都值得拥有自己独特的架构。所以重点在有一个分布式操作系统，方便大家开发自己需要的架构（框架），来支持相应的算法。如果你关注大数据，听完我说的故事，应该会有感触。 大数据和分布式机器学习 特点 说故事之前，先提纲挈领的描述一下我们要解决的问题的特点。我见过
本文介绍了基于Spark GraphX框架的图计算和机器学习应用，包括PageRank、社区检测、相似性度量、分类和聚类等。同时，本文还介绍了如何通过Spark GraphX实现图算法和机器学习算法的代码示例。
互联网巨头谷歌之前的关于图数据库系统的文章，之前也是苦于图数据库相关的知识太少，希望通过不断收集和整理，让更多有志于在图数据库领域的同学少走弯路，尽可能的吸取各家所长，将图数据库和自己业务结合，发挥出更大价值。
图成为日益重要的运算对象，图结构是对群体关系的一种抽象，可以描述丰富的对象和关系。图计算的核心是如何将数据建模为图结构以及如何将问题的解法转化为图结构上的计算问题，当问题涉及到关联分析时，图计算往往能够使得问题的解法很自然地表示为一系列对图结构操作和计算的过程。例如，使用基于网页链接的图结构的PageRank算法得到网页权重，作为搜索引擎排序的参考，利用图结构的用户行为数据来得到精确的群体偏好分析和个性化产品推荐结果。
Mike Olson(迈克尔·奥尔森) 是 Hadoop 运动背后的主要推动者，但这还远远不够，目前 Google 内部使用的大数据软件 Dremel 使大数据处理起来更加智能。
文 / 成杰峰，刘勤，李震国 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2016年《程序员》 挖掘大规模图数据能增强现有商业业务，甚至产生新的商业模式。然而，这些图数据的规模让图数据挖掘本身成为难题，这些突出的挑战都指向了发展具有高可扩展能力的大规模图计算处理的有效工具。本文先展开叙述图计算技术的几个核心层面，进而介绍华为诺亚方舟实验室的VENUS图计算系统，最后对图计算发展的趋势作简要展望。 背景 大量不同个体之间彼此交互产生的数据以图的形式表现，在通信、互联网、电子商务、社交网络和
本文介绍了基于Apache Spark的分布式大数据处理框架，从RDD、DataFrame、Dataset、Streaming等组件的角度讲解了Spark的基本特性、架构和实现原理。同时，本文还通过多个实际应用案例，详细介绍了Spark在大数据处理、实时计算、机器学习和深度学习等领域的应用实践。此外，本文还讨论了Spark与其他大数据处理框架（如Hadoop、Storm等）的对比和选择。
该论文来自Berkeley实验室，英文标题为：Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing。下面的翻译，我是基于博文http://shiyanjun.cn/archives/744.html翻译基础上进行优化、修改、补充注释和源码分析。如果翻译措辞或逻辑有误，欢迎批评指正。
文|叶蓬 【按：此文是与我的《基于大数据分析的安全管理平台技术研究及应用》同期发表在内刊上的我的同事们的作品，转载于此。这些基础性的研究和测试对比分析，对于我们的BDSA技术路线选定大有帮助。】 引言 大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigtable和Amazon D
GraphX 为整个图计算流程提供了强大的支持，先前已经有若干篇文章先后介绍了GraphX的强大功能，在GraphX官方编程指南中，提供了部分简单易懂的示例代码，其为GraphX的使用提供了一个初步的认识，作为需要用GraphX来编码实现需求的读者来说是十分宝贵的资源。
一个新时代 起源 分布式机器学习是随着“大数据”概念兴起的。在有大数据之前，有很多研究工作为了让机器学习算法更快，而利多多个处理器。这类工作通常称为“并行计算”或者“并行机器学习”，其核心目标是把计算任务拆解成多个小的任务，分配到多个处理器上做计算。分布式计算或者分布式机器学习除了要把计算任务分布到多个处理器上，更重要的是把数据（包括训练数据以及中间结果）分布开来。因为在大数据时代，一台机器的硬盘往往装不下全部数据，或者即使装下了，也会受限于机器的I/O通道的带宽，以至于访问速度很慢。为了更大的存储容量、吞
Apache Giraph is an iterative graph processing system built for high scalability. For example, it is currently used at Facebook to analyze the social graph formed by users and their connections. Giraph originated as the open-source counterpart to Pregel, the graph processing architecture developed at Google and described in a 2010 paper. Both systems are inspired by the Bulk Synchronous Parallelmodel of distributed computation introduced by Leslie Valiant. Giraph adds several features beyond the basic Pregel model, including master computation, sharded aggregators, edge-oriented input, out-of-core computation, and more. With a steady development cycle and a growing community of users worldwide, Giraph is a natural choice for unleashing the potential of structured datasets at a massive scale.
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括五个步骤：数据导入、数据转换、数据计算、数据分析和数据可视化。同时，本文还介绍了Spark在机器学习、图计算和流处理等方面的应用。最后，本文提供了一些Spark的优化建议，包括调整Spark配置、使用持久化存储和优化Shuffle等。
本文介绍了如何利用Spark进行大数据处理，包括分布式存储、计算引擎、数据倾斜处理、自定义算子、机器学习、图计算等方面的内容。通过实际案例介绍了如何在Spark中实现各种大数据应用场景。
长文。巨长。 本文的依据是我学习整个Spark的学习历程。在这里，我会从几个方面来跟大家一起讨论。Spark 是什么？Spark 跟 Hadoop 有什么渊源？Spark 有哪些方便的组件？什么场景下用 Spark ，如何使用？以及用什么样的姿势来学习 Spark 会比较好？ Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark就是一个能够快速以及通用的处理大规模数据的引擎。怎么理解这句话呢？ Sp
摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计
小编邀请您，先思考： 您在使用机器学习的的挑战是什么？ 机器学习能做什么？不能做什么？ 1： “数据稀释性”：训练一个模型，需要大量（标注）数据，但是数据往往比较稀疏。比如，我们想训练一个模型表征某人
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。那么什么是图，都计算些什么？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，数据中出现网状结构关系都需要图计算。 GraphX 是一个新的 Spark API，它用于图和分布式图(graph-parallel)的计算。GraphX 通过引入弹性分布式属性图（Resilient Distributed Property Graph）： 顶点和边均有属性的有向多重图，来扩展Spark RDD。为了支持图计算，GraphX 开发了一组基本的功能操作以及一个优化过的 Pregel API。另外，GraphX 也包含了一个快速增长的图算法和图 builders 的集合，用以简化图分析任务。 从社交网络到语言建模，不断增长的数据规模以及图形数据的重要性已经推动了许多新的分布式图系统的发展。通过限制计算类型以及引入新的技术来切分和分配图，这些系统可以高效地执行复杂的图形算法，比一般的分布式数据计算（data-parallel，如 spark、MapReduce）快很多。
大数据技术是一种新一代技术和构架，大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，大数据技术已经运用到各个领域
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
本文为大家介绍了多种图挖掘工具，并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。
spark（2009年）是一个单纯的计算框架，比MapReduce更佳，取而代之，本身不具备存储能力。火的原因：社区好、企业支持早
机器之心专栏 严达 （Daniel Yan）| yanda@uab.edu 计算机科学系助理教授 | 美国阿拉巴马大学伯明翰分校 [欢迎随时跳过文字看最后的讲座视频直接了解 T-thinker]。 什么？是不是又是一个关于设计大同小异的并行编程框架的炒作？是不是又是把各种简单烂大街问题（join, connected components, single-source shortest paths, PageRanks）统一一下编程接口（答案是不，我们处理更高级多样的计算问题）？这个与我有什么关系？ 别急
SadTalker 是一个基于音频驱动的单幅图像对话头像动画生成项目。它可以将单幅人像图像与音频结合，生成逼真的视频对话头像。该项目的主要功能和核心优势包括：
1.1.2 Spark生态 Spark大数据计算平台包含许多子模块，构成了整个Spark的生态系统，其中Spark为核心。 伯克利将整个Spark的生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS），其结构如图1-1所示。 [插图] 图1-1 伯克利数据分析栈的结构 以下简要介绍BDAS的各个组成部分。 1. Spark Core Spark Core是整个BDAS的核心组件，是一种大数据分布式处理框架，不仅实现了MapReduce的算子map函数和reduce函数及计算模型，还提供如filter、join、gro
MapReduce的高延迟已经成为Hadoop发展的瓶颈，为当前的MapReduce寻找性能更高的替代品已成为Hadoop社区的一个共识。 MapReduce 有关MapReduce框架，最早要追溯到Google，Google将这个框架与灵活、可扩展性存储结合到一起，用以解决各类数据处理和分析任务。后来Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年联合创立了Apache Hadoop时，采用的就是这个架构。 类似的项目，比如Apache Pig和Apache Hive，它们将专门的查询转
“大数据”作为当下最火热的IT行业词汇，在主流的数据处理工具当中Hadoop和Spark都被大家所熟悉。不过，目前基于内存计算的Spark适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和
小伙伴在写Spark任务的过程中感觉非常巨痛苦，总是有奇奇怪怪的问题，写好的程序在开发环境跑得好好的，一上到生产直接被干懵逼了。今天呢，我就跟大伙好好聊聊 Spark 在启动或者运行时的报错或者太慢，并分析其原因及解决方案。自己亲手挖的坑，抹着泪也要趟过去。现在我就跟你们细细说说我过去一年实际经验亲脚趟的坑。 00000：Spark on yarn 启动的时候一直在 waiting。 第一种可能，队列资源不足，所有的资源都在被其他同学占用ing。 解决方案：把那个同学打晕，然后kill applicati
在大数据处理当中，核心的数据分析处理环节，衍生出了非常多的框架组件工具，基于不同场景下的需求，给出了更多可选的技术方案。比如说在交互式查询场景下，Impala就是一个不可忽视的重要选择。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Impala框架入门的一些基础知识。
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台，这是都知道的，其用Scala实现Spark任务也是最原生的，但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的，这是大错特错的，一开始一直有错误的认识，但现在想想，如果拿Java和Hadoop的关系来作对比，其就很容易理解了。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
PPV课大数据 “大数据”作为当下最火热的IT行业词汇，在主流的数据处理工具当中Hadoop和Spark都被大家所熟悉。不过，目前基于内存计算的Spark适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Mesos是一个在多个集群计算框架中共享集群资源的管理系统，它提高了集群资源利用率，避免了每个计算框架数据复制。
MapReduce被称为谷歌的三驾马车之一，主要面向谷歌的分布式计算，主要思想来自函数式编程。
1.2 Spark生态系统BDAS 目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子
MapReduce 批处理计算模型 Pregel 图处理模型 Strom/impala 流式处理模型
Some of the secret doors contain a very interesting word puzzle. The team of archaeologists has to solve it to open that doors. Because there is no other way to open the doors, the puzzle is very important for us.
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