大数据图数据库之MapReduce用于图计算

最新推荐文章于 2024-09-29 07:32:37 发布
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#大数据 #系统架构 #图数据库 #mapreduce

本文探讨了如何使用MapReduce处理大规模图数据的计算，以PageRank算法为例详细阐述了转换过程。虽然MapReduce不适合作为图计算的最佳解决方案，但由于其Shuffle和Sort操作，仍能实现图算法的分布式计算。然而，MapReduce在图计算中存在效率问题，主要是由于反复的磁盘I/O和任务初始化开销。

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                 CopyMiddle: 张俊林                    

               



节选自《大数据日知录：架构与算法》十四章，书籍目录在此


1.使用Mapreduce进行图计

最低0.47元/天 解锁文章
【结构化思考】分布式计算 map & reduce 模型（动态图）
AI天才研究院
09-12 9634
分布式系统中的数据处理基于MapReduce模型。该模型的主要优点是在存在多个计算节点的情况下具有简单的可扩展性。MapReduce的工作主要包括两个步骤：Map和Red...
深入了解大数据领域Spark的GraphX图计算
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Golang编程笔记的博客
09-29 789
随着互联网、物联网和生物信息学等领域的快速发展，图结构数据（如社交网络、知识图谱、分子网络）的规模和复杂度呈指数级增长。传统单机图处理工具在面对TB级甚至PB级数据时面临性能瓶颈，而分布式图计算框架成为解决大规模图数据处理的关键技术。本文聚焦Spark生态中的GraphX，全面解析其设计原理、核心功能、算法实现及实战应用，帮助读者掌握分布式图计算的核心思想，理解GraphX与Spark生态的深度整合，掌握基于GraphX的复杂图分析方法。基础概念。
基于MapReduce的图算法
04-13
基于MapReduce的图算法
为什么需要MapReduce？
乔治大哥的博客
10-07 1781
我们为什么不能使用数据库来对大量磁盘上的大规模数据进行批量分析呢?我们为什么需要MapReduce? 这些问题的答案来自磁盘的另一个发展趋势:寻址时间的提高远远慢于传输速率的提高。寻址是将磁头移动到特定磁盘位置进行读写操作的过程。它是导致磁盘操作延迟的主要原因，而传输速率取决于磁盘的带宽。 如果数据的访问模式中包含大量的磁盘寻址，那么读取大量数据集所花的时间势必会更长(相较于流式数据读取...
基于mapreducer的图算法
weixin_34377065的博客
03-11 192
作者现就职阿里巴巴集团1688技术部 引言 周末看到一篇不错的文章“Graph Twiddling in a MapReduce world” ，介绍MapReduce下一些图算法的实现。文章语言质朴。介绍非常多有用图优化技巧。文章2009年发表，至今已经被引用183次。足以证明这篇文章价值。眼下这篇文章网上已经有人对这篇文章做了介绍，但仅介绍了当中最简单的两个算法，对当中的所做优...
.record转proplists proplists转record
七郎|禪劒
10-13 2522
http://www.zhnews.net/jkdj/jkzl/20141013/78951.html http://www.zhnews.net/jkdj/jkzl/20141013/78952.html http://www.zhnews.net/jkdj/jkzl/20141013/78953.html http://www.zhnews.net/jkdj/jkzl/20141013/
大数据新视界 --大数据大厂之基于 MapReduce 的大数据并行计算实践
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
09-29 3464
本文深入探讨 MapReduce 的核心概念与原理，对比其他并行计算框架，阐述多种应用案例，分析性能优化与挑战，介绍实际部署与运维，探讨与新兴技术的融合，旨在为大数据处理提供全面且深入的实践参考。
大数据平台构建：MapReduce的重要概念.pptx
06-21
MapReduce是一种分布式计算模型，由Google在2004年提出，主要用于处理和生成大规模数据集。Doug Cutting随后基于此论文用Java实现了开源版本，即Hadoop中的MapReduce，成为其核心组件。HDFS（Hadoop Distributed ...
精选资源
大数据开发指南-mapreduce基础实战
12-14
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。它由Google公司提出，并由Apache开源社区开发实现为Hadoop的一个重要组件。MapReduce模型的设计理念在于“分而治之”，它将复杂的、运行于大规模集群上的...
大数据—MapReduce概念
lyx52Hertz的博客
04-10 3142
Mapper函数是对输入数据进行处理的函数。它接收输入的数据记录，将其转化为(Key,Value)对，并输出到Reducer函数进行处理。你可以根据需求自定义Mapper函数。
现阶段MapReduce框架 实现简单图的算法
zxxapple的专栏
02-13 287
刚开始接触hadoop的mapreduce并行计算的编程框架，使用的是java语言，对于一些简单的日志文档处理，相当的容易上手，但是经过一段时间的学习调研，发现用其实现一些图的算法，相当蹩脚，效率很低。。。   下面我列出下mapreduce实现图的单源最短路径的算法（伪代码）这里假设的是每个节点之间是单源节点 1: class Mapper 2: method Map(nid n,nod...
图数据库和图计算的区别，终于有人讲明白了
huzechen的博客
08-19 1095
「小晨说数据」，带你学数据！导读：图数据库（图计算）应对的是当今一个宏观商业世界的大趋势，它凭借对海量、复杂、动态数据的挖掘、分析和关联而获得洞察力。事实上，虽然其本身还无法在短时间内完全替代那些已经被用户充分认识和使用的数据平台，但市场对该技术的需求不断激发着图数据库（图计算）的内生动力。本文将浅谈关联数据是怎样对过往技术提出挑战的，同时详细探讨图数据库和图计算之间的区别。 前所未有的能力如果...
使用MapReduce实现图的一些算法[翻译]
run_xiao
05-07 438
  使用 MapReduce 实现图的一些算法   随着处理的图规模增长（比如复杂网络），以致图的节点和边信息无法完全载入内存，这给执行在图上的算法带了很大挑战 。而云计算是一种很好的解决方案。《 Graph Twiddling in a MapReduce World 》介绍了将一些图算法分解成一系列 MapReduce Job 的方案   （ 1...
MapReduce算法例析——图算法概要和基于路径的算法初步
csdnerrrrr的专栏
11-23 848
这是中国大学MOOC中大数据算法课程的笔记 图计算模型
（二）大数据处理：基于MapReduce的大图划分算法综述
CaiXinQiWorld的博客
06-26 6524
博文对图数据划分算法进行了总结并着重介绍了基于MapReduce的大规模图划分算法。先综述了图划分算法的研究现状，详细介绍了几种经典的国内外图划分算法，比较了他们之间的性能与优缺点。最后，针对分布式图划分详述了基于MapReduce的大规模图划分算法，并阐明了这种分布式高速图划分算法在解决实际问题中具有重要的意义。
采用MapReduce读取数据库的数据
weixin_44899752的博客
04-06 373
采用MapReduce读取数据库的数据
图计算与图数据库差异简析
Ultipa的博客
11-05 942
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
mapreduce查询mysql表中记录数
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08-20 521
package com.zjs.mr2; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.In
图数据库（图计算）技术如何找出最终受益人？
Ultipa的博客
05-21 1453
Ultipa深度图查询分析系统，可以白盒穿透挖掘出层层错综的人与人、人与企业、企业与企业之间的复杂关系，并实时锁定至最终的幕后人。
分布式文件系统GFS。 大数据分布式计算框架MapReduce。 NoSql数据库系统。
08-26
MapReduce 是一种用于大规模数据并行处理的编程模型，其核心思想是将复杂的计算任务分解为两个阶段：Map（映射）和 Reduce（归约）。在 Map 阶段，输入数据被拆分为多个小数据块，由多个 Map 任务并行处理，生成中间...
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