Graph Database 교육

Blazegraph 는 오픈 소스, Java 기반 RDF 그래프 데이터베이스로 복잡한 관계로 데이터를 저장하고 표현합니다. Blueprints와 RDF / SPARQL 1.1을 지원합니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Blazegraph 를 사용하여 여러 샘플 응용 프로그램에서 검색 할 수 있도록 복잡한 데이터를 그래프 형식으로 캡처하는 방법을 학습합니다. 모든 연습 문제는 실습 환경에서 직접 수행됩니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Blazegraph 를 독립 실행 형 모드, 클러스터 모드 (선택 사항) 또는 포함 모드 (옵션)로 설치 및 구성합니다.
- Blazegraph 데이터 저장소에서 복잡한 데이터를 쿼리하기 위해 샘플 애플리케이션을 생성, 테스트 및 배포합니다.
- GPU (그래픽 처리 장치)를 활용하여 계산 속도를 높이는 방법 이해

청중

- 개발자

코스 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

노트

- 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오.

FlockDB는 넓고 얕은 네트워크 그래프를 관리하기위한 오픈 소스 배포, 오류 허용 그래프 데이터베이스입니다 처음에는 트위터가 사용자간에 관계를 저장하는 데 사용되었습니다 강사진의 실제 교육에서 참가자는 FlockDB 데이터베이스를 설정하고 사용하여 누가 다음을 수행했는지, 누구를 차단했는지 등과 같은 소셜 미디어 관련 질문에 답변하는 것을 배우게됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 FlockDB 설치 및 구성 Neo4j와 같은 다른 그래프 데이터베이스와 비교하여 FlockDB의 고유 한 기능을 이해합니다 FlockDB를 사용하여 큰 그래프 데이터 세트를 관리하십시오 FlockDB를 MySQL과 함께 사용하여 분산 저장 장치 기능 제공 매우 빠른 그래프 가장자리를 쿼리, 생성 및 업데이트합니다 온라인, 저소음, 고 처리량 웹 환경에서 사용하기 위해 FlockDB를 수평으로 확장 청중 개발자 데이터베이스 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

많은 실제 문제는 그래프로 설명 할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 그래프, 소셜 네트워크 그래프, 기차 네트워크 그래프 및 언어 그래프가 있습니다. 이 그래프는 매우 큰 경향이 있습니다. 이를 처리하려면 특수한 도구와 프로세스 세트가 필요합니다. 이러한 도구와 프로세스를 Graph Computing (그래프 분석이라고도 함)이라고합니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를위한 기술 제공 및 구현 방법에 대해 배우게됩니다. 목표는 실제 객체, 해당 특성 및 관계를 식별 한 다음 Graph Computing 관계 (그래프 분석이라고도 함) 접근 방식을 사용하여 이러한 관계를 모델링하고 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 사례부터 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 라이브 배포를 통해 특정 도구를 좁 힙니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

- 그래프 데이터가 유지되고 통과하는 방법을 이해합니다.
- 그래프 데이터베이스에서 배치 처리 프레임 워크에 이르기까지 주어진 작업에 가장 적합한 프레임 워크를 선택하십시오.
- Hadoop , Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 컴퓨터에서 동시에 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
- 그래프, 프로세스 및 순회 측면에서 실제 빅 데이터 문제를 봅니다.

과정의 형식

- 강의, 강의, 연습 및 실습

Oracle 및 MySQL과 같은

관계형 테이블 기반 데이터베이스는 데이터를 구성 하 고 저장 하는 데 있어 오랫동안 표준이 되었습니다. 그러나 데이터의 크기와 유동성 증가는 이러한 기존 시스템이 데이터에 대 한 고도로 복잡 한 쿼리를 효율적으로 실행 하기 어렵게 만들었습니다. 엔터티 (예: 사람)를 데이터 노드로 저장 한 다음 다른 노드와 광범위 한 다중 선형 관계를 기반으로 쉽게 쿼리할 수 있는 개체 기반 데이터 저장소로 행 및 열 기반 데이터 저장소를 대체 한다고 가정해 보십시오. 이러한 연결과 연결 된 개체 및 속성을 SQL 보다 최대 20 배 더 가벼운 압축 구문을 사용 하 여 쿼리 한다고 가정해 보겠습니다. 이것은 neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 제공 합니다.

강사 주도, 실시간 실습 교육을

, 우리는 라이브 프로젝트를 설정 하 고 neo4j를 사용 하 여 데이터를 모델링, 관리 및 액세스 할 수 있는 기술을 실천 합니다. 우리는 다른 NoSQL 데이터베이스 뿐만 아니라 SQL 기반 데이터베이스와 그래프 데이터베이스를 대조 및 비교 하 고 인프라 내에서 각각을 구현 하는 것이 적절 한 시기와 장소를 명확히 합니다.

코스의

형식

실습에 중점을 - . 대부분의 개념은 샘플, 연습 및 실습 개발을 통해 학습 됩니다.