Course Outline

소개

  • 그래프 데이터베이스 및 라이브러리

그래프 데이터 이해

  • 데이터 구조로서의 그래프
  • 정점(점)과 가장자리(선)를 사용하여 실제 시나리오 모델링

그래프 Database을 사용하여 그래프 데이터 모델링, 유지 및 처리

  • 로컬 그래프 알고리즘/순회
  • neo4j, OrientDB 및 타이탄

연습: neo4j를 사용하여 그래프 데이터 모델링

  • 화이트보드 데이터 모델링

그래프 너머 Database: Graph Computing

  • 속성 그래프 이해
  • 그래프 모델링 다양한 시나리오(소프트웨어 그래프, 토론 그래프, 개념 그래프)

순회를 통한 실제 문제 해결

  • 그래프 위의 알고리즘/지시 보행
  • 순환 종속성 결정

사례 연구: 토론 참여자 순위 지정

  • 기여된 토론의 수와 깊이에 따른 순위
  • 정서 및 개념 분석에 대한 참고 사항

Graph Computing: 로컬, 메모리 내 그래프 툴킷

  • 그래프 분석 및 시각화
  • JUNG, NetworkX, iGraph

연습: NetworkX를 사용하여 그래프 데이터 모델링

  • NetworkX를 사용하여 복잡한 시스템 모델링

Graph Computing: 일괄 처리 그래프 프레임워크

  • 저장(HDFS) 및 처리(MapReduce)에 Hadoop 활용
  • 반복 알고리즘 개요
  • 하마, 기라프, 그래프랩

Graph Computing: 그래프 병렬 계산

  • 단일 시스템 내에서 ETL, 탐색적 분석, 반복 그래프 계산 통합
  • GraphX

설정 및 설치

  • Hadoop 그리고 스파크

GraphX 연산자

  • 속성, 구조적, 조인, 이웃 집계, 캐싱 및 캐싱 해제

Pregel API로 반복

  • 전송, 수신 및 컴퓨팅을 위한 인수 전달

그래프 작성

  • RDD 또는 디스크에서 정점과 가장자리 사용

Scalable 알고리즘 설계

  • GraphX 최적화

Access추가 알고리즘 사용

  • PageRank, 연결된 구성 요소, 삼각형 계산

연습: 페이지 순위 및 상위 사용자

  • 텍스트 파일을 입력으로 사용하여 그래프 데이터 작성 및 처리

프로덕션에 배포

맺음말

Requirements

  • Java 프로그래밍 및 프레임워크에 대한 이해
  • Python에 대한 일반적인 이해가 도움이 되지만 필수는 아닙니다.
  • 데이터베이스 개념에 대한 일반적인 이해

청중

  • 개발자
  28 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (2)

Related Courses

Related Categories