图数据库HugeGraph学习-11：统计运算

最新推荐文章于 2024-09-20 05:00:00 发布
最新推荐文章于 2024-09-20 05:00:00 发布
阅读量209 收藏
点赞数 3
分类专栏： 图数据库相关 文章标签： 学习 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/taotaobujuerulv/article/details/138868692
版权

统计运算说明

Gremlin可以在Number类型的流（遍历器）上做简单的统计运算，包括计算总和、最大值、最小值、均值。

计算指令

  1. sum()
    将流上的所有的数字求和；
  2. max()
    对流上的所有的数字求最大值；
  3. min()
    对流上的所有的数字求最小值;
  4. mean()
    将流上的所有的数字求均值；
HugeGraph图数据库--你可能还不知道的操作
penriver的博客
03-25 599
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结 本文会包含如下内容： 通过Gremlin语言构建关系图讲解你可能不知道的操作 Gremlin语言构建关系图的schema及数据 本篇文章适合人群：架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师 1. 你可能不知道的操作 操作 Gremlin语句 查询指定类型的顶点（分页:
hugegraph--基于希腊神话人物关系数据的常用查询
penriver的博客
03-24 1057
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结 本文会包含如下内容： 希腊神话人物关系数据 Gremlin 常用语句汇总 本篇文章适合人群：架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师 1. 希腊神话人物关系数据 通过Property Graph Model图数据模型来描述希腊神话中各人物角色的关系（也被成为人物关系图谱），具体关系.
hugegraph-computer:大规模图形计算
03-17
巨型计算机 hugegraph-computer是一种用于biggraph的分布式图形处理系统。 它是一种实现。 它在YARN框架上运行。 特征 基于BSP（批量同步并行）模型，每次迭代都是一个超级步骤。 自动内存管理。 该框架会将一些数据溢出到磁盘上，而该框架将永远不会出现OOM（内存不足）。 边缘的部分或超级节点的消息可以在内存中，因此您永远不会丢失它。 您可以将结果输出到HDFS或HugeGraph或任何其他系统。 易于开发新的算法。 您只需要关注一个顶点，而不必担心消息传输和存储。 了解更多 包含有关largegraph-computer的更多信息。 执照 hugegraph-computer已获得Apache 2.0许可。
hugegraph,HugeGraph数据库核心组件，包括图形引擎、API和内置后端.zip
09-25
hugegraph是一个速度快、可扩展性强的图形数据库。由于hugegraph具有出色的oltp能力，可以方便地将数十亿个顶点和边存储到hugegraph中并从中查询。作为对apache tinkerpop 3框架的遵从，可以通过gremlin（一种强大的图形遍历语言）完成各种复杂的图形查询。
HugeGraph-一个开源快速高度可扩展的图数据库
08-06
HugeGraph数据库核心组件，包括图形引擎，API和内置后端
知识图谱-hugegraph学习记录
PyIDEA
11-02 1024
HugeGraph的优点 易用：HugeGraph支持Gremlin图查询语言与Restful API，同时提供图检索常用接口，具备功能齐全的周边工具，轻松实现基于图的各种查询分析运算。 高效：HugeGraph在图存储和图计算方面做了深度优化，提供多种批量导入工具，轻松完成百亿级数据快速导入，通过优化过的查询达到图检索的毫秒级响应。支持数千用户并发的在线实时操作。 通用：HugeGraph支持Apache Gremlin标准图查询语言和Property Graph标准图建模方法，支持基于图的OLTP和
图数据库之HugeGraph
youziguo的专栏
09-20 1406
HugeGraph是一款高性能、多种图开源数据库，专门用于处理大规模图数据和关系型数据的存储、查询和设计。它支持多种图模型和查询语言，特别适合在社交网络、知识领域图谱、推荐系统、物联网等场景如下使用。HugeGraph 的目标是提供高效的图数据存储和快速的图浏览、查询能力。
深入学习Gremlin（10）：逻辑运算
苏黎世黄昏
09-19 9951
待填充
hugegraph图数据库语言Gremlin 系列文章链接汇总
xiaojiayudst的博客
11-30 3728
引言：最近在学习hugegraph图数据库，这里总结一下过程，希望能帮到后来的学习者。 执行Gremlin的可视化图形环境参考： https://blog.youkuaiyun.com/u010260089/article/details/82594336 正在准备总结写一个自截了当的傻瓜式方法。 0. https://blog.youkuaiyun.com/javeme/article/details/82385829...
Gremlin学习--图的汇总与分组统计计算
penriver的博客
03-26 810
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结 本文会包含如下内容： 图的统计计算 图的分组统计计算 本篇文章适合人群：架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师 1. 使用的图数据 所有的操作基于Gremlin语言构建关系图进行 图的schema定义及数据，请参见：HugeGraph图数据库--你可能还不知道的操作 或通...
深入学习Gremlin（25）：执行统计和分析
zhoney的专栏
09-28 6311
第25期 Gremlin Steps： profile()、explain() 本系列文章的Gremlin示例均在HugeGraph图数据库上执行，环境搭建可参考准备Gremlin执行环境，本文示例均以其中的“TinkerPop关系图”为初始数据。 上一期：深入学习Gremlin（9）：边的遍历操作 统计和分析说明 实例说明 ...
源码解析--hugegraph基于raft实现分布式一致性
penriver的博客
03-22 758
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，亟需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库即图数据库。本系列文章是学习知识图谱以及图数据库相关的知识梳理与总结 本文会包含如下内容： raft协议算法及JAVA实现 hugegraph基于raft的高可用 本篇文章适合人群：架构师、技术专家、对知识图谱与图数据库感兴趣的高级工程师 本次分析基于hugegraph 0.11.2进行。 1. raft算法及JAVA实现 1.1 raft 一致性算法 Ra...
图数据库HugeGraph简介与快速入门
热门推荐
家辉自留地
02-11 2万+
  图数据库HugeGraph简介与快速入门 作者：胡佳辉(家辉)，日期：2019年2月10日 优快云博客：https://blog.youkuaiyun.com/gobitan   1. HugeGraph简介 1.1 HugeGraph概述 HugeGraph是一款由百度开源的图数据库(Graph Database)系统，可以存储海量的顶点(Vertex)和边(Edge)， 基于Apache...
HugeGraph图数据库入门
JINGXI的博客
10-25 2576
一、Hg介绍 http://localhost:8080 8080端口为restful api接口 http://localhost:8088/ 8088端口为hg的可视化组件端口 1、Hg中的图概念 图类似于普通数据库的数据库概念 每种标签类似于数据表 一个图包含了所有数据 所有具有相同关系相同scheam的数据可以放到一个图中 Hg中创建图不像普通数据库一样cerate databas...
Hugegraph合集(二):概述
专注大数据与自由
04-04 629
参考 属性名 https://blog.youkuaiyun.com/linlin1989117/article/details/84765909 缓存设计 https://www.imbajin.com/2019-05-20-图系统Hugegraph-缓存设计 hugegraph系列文章汇总 https://blog.youkuaiyun.com/xiaojiayudst/article/details...
HugeGraph入门
weixin_33794672的博客
01-28 584
HugeGraph入门 一、HugeGraph简介 最近在搞好友推荐方便的工作，选择了图数据的方法，使用并学习了HugeGraph，再次记录一下。 HugeGraph是百度在2018年中旬开源的一款图数据库（Graph Database）系统，可以存储海量的顶点（Vertex）和边（Edge）。实现了Apache ThinkerPop 3...
大数据计算生态之数据计算（二）
小舰的博客
11-15 422
导读：大数据计算发展至今，已经形成了一个百花齐放的大数据生态，通用计算、定制开发，批量处理、实时计算，关系查询、图遍历以及机器学习等等，我们都可以找到各种对应的计算引擎来协助我们处理这些任务。本系列文章拟以大数据平台从低到高的层次为主线，梳理整个大数据计算生态组件及其功能。 在[大数据计算生态之数据计算（一）]中介绍了批处理和流处理中的各个存储组件的分类及功能。本文将详细介绍计算层的另外两种场景的计算引擎--即席查询和图查询。 本文经授权转自公众号DLab数据实验室 作者 |小舰...
hugegraph computer
最新发布
04-29
### HugeGraph 在图计算中的应用与解决方案 HugeGraph 是一款由百度开源的高性能图数据库系统，其设计目标是支持海量顶点和边的数据存储，并提供高效的 OLTP 和 OLAP 能力。它不仅能够满足实时查询需求，还具备强大的分布式图分析功能[^4]。 #### 1. 图计算的应用场景 HugeGraph 的图计算能力广泛应用于多个领域，包括但不限于以下方面： - **网络安全**：通过建模网络拓扑结构，利用图算法检测异常行为或潜在威胁。 - **情报关系分析**：挖掘实体之间的隐含联系，帮助执法机构或企业发现隐藏的关系网。 - **智能营销**：基于用户行为数据构建社交网络图谱，优化广告投放策略。 - **智能推荐**：通过对用户兴趣和商品属性的建模，实现个性化推荐服务。 - **智能运维**：监控 IT 系统架构中的依赖关系，快速定位故障源头并修复问题[^3]。 这些应用场景的核心在于将现实世界的问题抽象成图模型，再借助图算法完成特定任务。 #### 2. 图计算的基本流程 以下是 HugeGraph 中典型的图计算工作流： ##### (1) 数据准备阶段 在进行图计算之前，需先将原始数据转换为适合 HugeGraph 处理的形式。这通常涉及以下几个步骤： - 将业务数据映射到图模型（即定义顶点 Vertex 和边 Edge）。 - 利用 HugeGraph 提供的批量导入工具，高效地加载大规模数据集[^1]。 ##### (2) 并行加载 为了提升性能，HugeGraph 支持多线程并发读取文件内容并将它们写入内存中。此过程充分利用硬件资源以缩短初始化时间[^3]。 ##### (3) 并行计算 一旦数据被成功载入，就可以启动具体的图运算逻辑。常见的操作包括但不限于最短路径查找、社区划分以及环路检测等。得益于底层框架的支持，所有这些处理都可以分布式的执行从而加速整体进度。 ##### (4) 结果导出 最后一步是从内部表示形式提取有用的信息并向外部系统传递出来。例如保存至磁盘或者返回给前端界面展示给最终使用者查看。 #### 3. 示例代码片段 下面给出一段简单的 Python 代码演示如何连接到运行中的 HugeGraph 实例并通过 Gremlin 查询语言提交请求: ```python from gremlin_python import statics from gremlin_python.structure.graph import Graph from gremlin_python.driver.driver_remote_connection import DriverRemoteConnection # 创建远程链接对象 remoteConn = DriverRemoteConnection('ws://localhost:8182/gremlin','g') # 初始化图形实例 graph = Graph() g = graph.traversal().withRemote(remoteConn) # 执行基本遍历操作 vertices_count = g.V().count().next() print(f"Total number of vertices in the graph is {vertices_count}") # 关闭连接 remoteConn.close() ``` 以上脚本展示了怎样建立 WebSocket 连接并与服务器交互来统计当前存在的节点总数[^2]。 #### 4. 总结 综上所述，HugeGraph 不仅提供了灵活便捷的方式来管理和检索复杂的关联型数据集合；而且凭借内置的强大计算引擎使得开发者能够在短时间内获得洞察力强的结果反馈。无论是针对小型局部区域还是覆盖整个企业的全局视角下均能发挥重要作用[^4]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

taotaobujuerulv

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值