курси Graph Database

Blazegraph - це база даних з відкритим вихідним кодом, Java-база даних RDF для зберігання та представлення даних із складними відносинами. Він підтримує Blueprints і RDF / SPARQL 1.1.

У цій інструкції під керівництвом живих тренінгів учасники навчаться використовувати Blazegraph для збору складних даних у графічному форматі для отримання з ряду прикладних програм. Всі вправи будуть проведені в режимі реального часу в лабораторії.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати Blazegraph в автономному режимі, кластеризованому режимі (необов'язково) або вбудованому режимі (необов'язково).
- Створіть, перевірте та розгорнете приклад програми для запиту складних даних у сховищі даних Blazegraph
- Розумієте, як використовувати графічний процесор (графічний процесор) для прискорення обчислень

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Примітка

- Щоб просити індивідуальне навчання для цього курсу, зв'яжіться з нами, щоб організувати.

FlockDB - це розподілена база даних з відмовостійким графіком із відкритим вихідним кодом для керування широкими, але неглибокими мережевими графіками. Спочатку він використовувався Twitter для зберігання відносин між користувачами.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться навчатися, як налаштувати та використовувати базу даних FlockDB, щоб відповісти на запитання соціальних мереж, таких як хто наслідує кого, хто заблокує їх тощо.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Встановити та налаштувати FlockDB
- Зрозумійте унікальні можливості FlockDB, порівняно з іншими базами графіків, такими як Neo4j
- Використовуйте FlockDB для підтримки великого набору графіків
- Використовуйте FlockDB разом із MySQL, щоб забезпечити можливості розподіленої пам'яті
- Запитуйте, створюйте та оновлюйте надзвичайно швидкі грані графів
- Масштаб FlockDB горизонтально для використання в онлайновій, низькій затримці, високопродуктивних веб-середовищах

Аудиторія

- Розробники
- Інженери баз даних

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Велику кількість реальних проблем можна описати в термінах графів. Наприклад, веб-графік, графік соціальної мережі, мережевий графік поїзду та мовний графік. Ці графіки, як правило, надзвичайно великі; обробка їх вимагає спеціалізованого набору інструментів і процесів - ці інструменти та процеси можна називати Graph Computing (також відомі як Graph Analytics).

У цій інструкції під керівництвом тренерів, учасники дізнаються про технологічні пропозиції та підходи до реалізації для обробки даних графіка. Мета полягає в тому, щоб визначити об'єкти реального світу, їх характеристики та взаємозв'язки, потім моделювати ці відносини та обробляти їх як дані, використовуючи графічний підхід. Почнемо з широкого огляду та обмежених конкретними інструментами, коли ми просуваємо низку конкретних досліджень, практичних вправ і живих розробок.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

- Зрозумійте, як графічні дані зберігаються та переміщуються
- Виберіть найкращі рамки для заданого завдання (від графічних баз даних до пакетної обробки)
- Запровадьте Hadoop, Spark, GraphX ​​і Pregel, щоб провести графічне обчислення на багатьох машинах паралельно
- Перегляньте великі проблеми, пов'язані з даними в реальному масштабі, з точки зору графіків, процесів та переходів

Аудиторія

- Розробники

Формат курсу

- Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Реляційні бази даних на основі таблиць, такі як Oracle та MySQL, вже давно є стандартом для організації та зберігання даних. Проте, зростаючий обсяг і стійкість даних ускладнюють роботу цих традиційних систем для ефективного виконання надзвичайно складних запитів щодо даних. Уявіть собі, що замість зберігання даних на основі стовпців і стовпчиків використовується об'єктне сховище даних, за допомогою чого об'єкти (наприклад, людина) можуть бути збережені як вузли даних, після чого вони легко запитуються на основі їх великої багатолінійної взаємодії з іншими вузлами . І уявіть, що запит на ці з'єднання та пов'язані з ними об'єкти та властивості використовують компактний синтаксис, що в 20 разів легше, ніж SQL. Це те, що є графічними базами даних, такими як пропозиція neo4j.

У цьому практичному курсі ми створимо живий проект і впровадимо на практиці навички моделювання, управління та доступу до ваших даних. Ми порівнюємо та порівнюємо бази даних графів із базами даних SQL, а також іншими базами NoSQL та з'ясовуємо, коли і де це має сенс, щоб реалізувати кожен у своїй інфраструктурі.

Аудиторія

- Адміністратори баз даних (DBA)
- Аналітик даних
- Розробники
- Системні адміністратори
- Інженери DevOps
- Бізнес аналітики
- Технічні працівники
- ІТ-директори

Формат курсу

- Важкий наголос на практичній практиці. Більшість концепцій вивчаються за допомогою зразків, вправ та практичного розвитку.