《Apache Spark Graph Processing》中文版前4章下载

最新推荐文章于 2022-04-17 18:59:31 发布
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#spark graphx 图计算 pre

本书提供了Apache Spark图处理技术的深入介绍，并分享了《Learning Spark》的部分章节内容，适合初学者快速上手。
手把手教你用Spark GraphX分析社交网络关系
AI天才研究院
05-05 631
社交网络包含海量用户及其复杂关系，传统关系型数据库难以高效处理此类图结构数据。Spark GraphX作为分布式图计算框架，提供了强大的图处理能力，支持大规模图数据的存储、转换和算法执行。本文旨在通过实战案例，详细讲解如何利用GraphX分析社交网络中的用户关系，包括影响力评估、社区检测、路径分析等核心场景。核心概念：解析GraphX图模型、顶点与边结构、分布式图表示算法原理：详解PageRank、连通组件、最短路径算法及代码实现实战案例：从环境搭建到完整代码实现的全流程演示应用场景。
A Survey on Graph Processing Accelerators: Challenges and Opportunities
algzjh的博客
07-05 589
论文传送门 作者 华中科技大学 Chuang-Yi Gui Long Zheng Xiao-Fei Liao Hai Jin 新加坡国立大学 Bingsheng He Xin-Yu Chen 中国科学院计算技术研究所 Cheng Liu 摘要 图是一种众所周知的数据结构，用于表示各种应用程序中的关联关系，例如数据科学和及其学习。尽管在开发图处理系统以改进传统架构的性能和能源效率方面已有大量的现有工作，专用硬件解决方案，也成为图加速器是必不可少的，其提供的好处远远超过那些纯软件解决方案。
Apache Spark Graph Processing. pdf
09-06
Apache Spark Graph Processing. pdf 是用于Spark图计算的书，高大上必备
Apache Spark Graph Processing(PACKT,2015)
12-29
Apache Spark is the next standard of open-source cluster-computing engine for processing big data. Many practical computing problems concern large graphs, like the Web graph and various social networks. The scale of these graphs – in some cases billions of vertices, trillions of edges – poses challenges to their efficient processing. Apache Spark GraphX API combines the advantages of both data-parallel and graph-parallel systems by efficiently expressing graph computation within the Spark data-parallel framework. This book will teach the user to do graphical programming in Apache Spark, apart from an explanation of the entire process of graphical data analysis. You will journey through the creation of graphs, its uses, its exploration and analysis and finally will also cover the conversion of graph elements into graph structures. This book begins with an introduction of the Spark system, its libraries and the Scala Build Tool. Using a hands-on approach, this book will quickly teach you how to install and leverage Spark interactively on the command line and in a standalone Scala program. Then, it presents all the methods for building Spark graphs using illustrative network datasets. Next, it will walk you through the process of exploring, visualizing and analyzing different network characteristics. This book will also teach you how to transform raw datasets into a usable form. In addition, you will learn powerful operations that can be used to transform graph elements and graph structures. Furthermore, this book also teaches how to create custom graph operations that are tailored for specific needs with efficiency in mind. The later chapters of this book cover more advanced topics such as clustering graphs, implementing graph-parallel iterative algorithms and learning methods from graph data.
GraphR: Accelerating Graph Processing Using ReRAM（论文翻译 HPCA2018）
weixin_43658636的博客
04-17 1229
GraphR: Accelerating Graph Processing Using ReRAM (HPCA2018 by Linghao Song) 摘要 鉴于理解关系的广泛需求，图处理最近受到了广泛的关注。它以糟糕的局部性和高内存带宽要求而闻名。在传统架构中，它们会产生大量的数据移动和能量消耗，这激发了几种硬件图处理加速器。当前的图处理加速器依赖于内存访问优化或将计算逻辑靠近内存。与所有现有方法不同，我们利用新兴的内存技术来加速模拟计算的图处理。 本文介绍了第一个基于 ReRAM 的图形处理加速器 G
GPS: A Graph Processing System
weixin_40641725的博客
03-19 704
摘要 GPS（用于图形处理系统）是我们开发的完整的开源系统，用于在极大的图形上进行可伸缩，容错和易于编程的算法执行。本文起着双重作用，即描述GPS系统，并为分布式图形处理系统（如GPS）中的图形划分提供技术和实验结果。 GPS与Google专有的Pregel系统相似，具有三个新功能： （1）扩展的API，使全局计算更容易表达和更高效； （2）一种动态重分配方案，该方案基于消息传递模式在计算过程中将...
图上的并行处理 Parallel Processing of Graphs
weixin_30848775的博客
08-05 162
Graph 本次学术前沿讲座由邵斌老师主讲，标题已经揭示了主题：Graph。1.5h的talk，听完自觉意犹未尽。本来以为是一节自己没接触过的图形学的talk，没想到讲的很多内容都跟自己学过的很多东西能Match。这里记录了一些笔记与各位分享，希望各位园友一起跟着邵斌老师来感受一下Graph的魅力。 Lecture是以三个领域的对比娓娓道来的：Graph、Image与Graphics。直观上讲，I...
Apache Spark 2 for Beginners [2016]
10-12
Perform efficient data processing, machine learning and graph processing using various Spark components A practical guide aimed at beginners to get them up and running with Spark Book Description ...
Apache_Spark_Graph_Processing
09-29
Apache_Spark_Graph_Processing 原版英文书
图计算与图数据库差异简析
Ultipa的博客
11-05 929
图计算（图数据库）肇始于学术界对图论的研究，从最早的200多年前的欧拉的七桥问题演化出早期图论，再到后来的地图上色问题、20世纪60年代的随机图理论研究、多种最短路径算法，以及过去20年间随着大数据框架和理论发展而形成的各种社交图谱（图数据集）研究。但是，图计算（Graph Computing）与图数据库（Graph Database）之间的差异有很多，这是刚接触“图”的人不容易厘清的。尽管在很多情况下，图计算可以和图数据库混用、通用，但它们之间存在着很多的不同。 图计算可以简单的等同于图处理框架（Gra
十分钟了解分布式计算:GraphLab
weixin_33877092的博客
06-13 331
GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架，由CMU在2009年开始的一个C++项目，这里的内容是基于论文 Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (20...
GNN笔记：图信号处理（Graph Signal Processing）
qq_40206371的博客
06-25 8124
1 图信号处理定义 图信号处理（Graph Signal Processing，以下简称 GSP）用来处理那些定义在图上的非规则域的信号。换句话说，就是处理图上定义的信号，但信号所在域是非规则的。 2 图信号处理例子 a图： 地理上各个观测点的位置 b图： c图： 现在我们想通过对测量地及周围的温度求平均来减少这些随机噪声，我们会对每个点取其周围区域进行平均，当然为了防止失去局部温度特征（即防止Over Smooth），我们还要加上当前节点的温度： 上面这一部求和可以用矩阵表示，
Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing(译)
王佳伟的博客
10-28 9893
Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing(译)   2012-09-16 22:12:06|  分类：搜索与分布式 |  标签：pregel  google论文  图计算   作者：Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern .etc.Google Inc 2010-6 原文：http
Apache Spark 2.2.0 官方文档中文版（翻译完成 98%. 除 MLib 外） | ApacheCN
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妳那伊抹微笑的专栏
08-07 4万+
原文链接: http://www.apachecn.org/bigdata/spark/268.html Apache Spark™ 是一个快速的, 用于海量数据处理的通用引擎. 官方网址: http://spark.apache.org 中文文档: http://spark.apachecn.org 花了大概两周左右的时间，在原来 Spark 2.0.2 中文文档 版本的基础
CHALLENGES IN PARALLEL GRAPH PROCESSING
weixin_40641725的博客
03-20 289
摘要 图形算法对于解决科学计算，数据挖掘和其他领域的许多问题变得越来越重要。随着这些问题规模的扩大，需要并行计算资源来满足其计算和内存要求。不幸的是，对于开发主流并行科学应用程序运行良好的算法，软件和硬件不一定对大规模图形问题有效。在本文中，我们介绍了当前最先进的图形问题，软件和并行硬件之间的相互关系，并讨论了这些问题如何在解决大规模图形问题时带来固有的挑战。这些挑战的范围为开发可解决图形问题的可...
如何将Apache Spark GraphX与Scala一起使用
04-01 479
编者注：不要错过有关如何使用Apache Spark创建数据管道应用程序的新的免费按需培训课程-在此处了解更多信息。 这篇文章将帮助您开始在MapR沙盒上将Apache Spark GraphX和Scala一起使用。 GraphX是用于图并行计算的Apache Spark组件，它建立在称为图论的数学分支上。 它是一个位于Spark核心之上的分布式图形处理框架。 一些图形概念概述 图形...
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好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
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医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
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