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

реляційних, таблиць основі баз даних, таких як Oracle і MySQL вже давно є стандартом для організації та зберігання даних. Тим не менш, зростаючий розмір і плинність даних ускладнює ці традиційні системи для ефективного виконання дуже складних запитів на дані. Уявіть собі заміну рядків і стовпців на базі даних на основі об'єктно-зберігання даних, в якому особи (наприклад, особа) можуть зберігатися як вузли даних, а потім легко запитуватися на основі їх величезного, багатолінійних відносин з іншими вузлами. І уявіть собі запит на ці зв'язки та пов'язані з ними об'єкти та властивості за допомогою компактного синтаксису, до 20 разів легше, ніж SQL. Це те, що графік баз даних, таких як neo4j пропозицію.

в цьому інструктор під керівництвом, жити практичний тренінг, ми будемо встановлювати живий проект і введений в практику навички для моделювання, управління та доступу до даних, використовуючи neo4j. Ми контрастуємо і порівнюємо графік баз даних з базами даних SQL, а також інші бази даних NoSQL і уточнити, коли і де вона має сенс для здійснення кожного в інфраструктуру.

Формат курсу

- важкий акцент на практичний практиці. Більшість концепцій вивченими зразками, вправами і практичний розвиток.