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小伙伴们想玩一玩图计算，数据的导入工作总是绕不开的一个环节。为了降低大家数据导入操作的成本，提升图计算的整体使用体验，TuGraph Analytics推出了“图数据集成”能力，帮助大家通过简单配置完成数据导入工作。

TuGraph Analytics图数据集成：表到图的最后一公里

TuGraph Analytics作业部署到K8S集群之后，通常会启动多个pod（一个master、一/多个driver、多个container）。用户很难判断作业当前运行的进度如何，也不能通过pod的状态来判断内部进程的状态。无论是查看进度、查看日志、性能分析，都需要到每一个pod中进行对应的操作，运维成本很大，需要一个白屏化的监控页面来监控所有进程的实时状态信息。

TuGraph Analytics作业监控面板：运行时组件上的高效分析工具

TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力，实现图上的交互式查询，用户在构图并导入数据之后，可以通过输入GQL语句对图查询分析，并以可视化的方式直观地展示点边结果。

TuGraph Analytics交互式图查询：让图所见即所得

CStore是一款专门为图分析场景而设计的原生图存储引擎，它采用了Rust语言编写，使用基于图的存储结构，针对图分析场景进行特定优化。CStore可以存储包含千亿级点和万亿级边的图数据，在蚂蚁集团内部的多场景使用中，已经积累了多年的经验，存储容量达到了PB级别。

重磅发布！！！蚂蚁图团队开源高性能原生图存储系统CStore

近日，国际关联数据基准委员会（Linked Data Benchmark Council，以下简称LDBC）发布了图数据基准测评“LDBC SNB-BI”最新结果。由蚂蚁集团自研的流式图计算引擎TuGraph Analytics在30TB规模的数据集上成功完成了基准测试，数据规模和性能打破了此前的公开纪录，关键指标中的并发吞吐量提升至2.84倍，查询能力提升至1.86倍。

世界第一！蚂蚁图计算TuGraph打破LDBC SNB-BI世界纪录

TuGraph Analytics作业可以通过Console提交部署到K8S集群，但Console是一个独立的Web系统，部署形态上相对较重。在平台工具系统接入或大数据生态集成场景中，需要更轻量级的快速接入TuGraph Analytics的方案。

TuGraph Analytics云原生部署：基于K8S Operator的轻量级作业启动方案

插件机制为GeaFlow任务提供了外部数据源的集成能力扩展，GeaFlow支持从各类Connector中读写数据，GeaFlow将它们都识别为外部表，并将元数据存储在Catalog中。GeaFlow已有一些内置的插件，例如FileConnector，KafkaConnector，JDBCConnector，HiveConnector等。

TuGraph Analytics动态插件：快速集成大数据生态系统

GeaFlow Console平台提供了图数据研发能力，包括了对点、边、图、表、函数、任务的管理功能， 为了让用户更好的管理元数据信息，同时也便于用户对图计算进一步地了解。通过对这些研发资源的管理，用户可以方便地、白屏化地创建、修改、删除这些元数据，也可以很方便地查看当前租户下所拥有的数据资产概览及详情，从而更多关注于业务逻辑的实现。

TuGraph Analytics图建模研发：为图计算业务提速增效

TuGraph Analytics是蚂蚁集团近期开源的分布式流式图计算，目前广泛应用在蚂蚁集团的金融、社交、风控等诸多领域。更多详细内容可参考TuGraph Analytics的github首页（https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics），欢迎国内外开发者们与我们共建TuGraph Analytics社区，壮大流图产业生态。

TuGraph Analytics图计算快速上手之弱联通分量算法

紧密中心度（Closeness Centrality）计量了一个节点到其他所有节点的紧密性，即该节点到其他节点的距离的倒数；节点对应的值越高表示紧密性越好，能够在图中传播信息的能力越强，可用以衡量信息流入或流出该节点的能力，多用与社交网络中关键节点发掘等场景。

Tugraph Analytics图计算快速上手之紧密中心度算法

TuGraph Analytics（内部项目名 GeaFlow）是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，即流式图计算。通过 SQL + GQL 融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理，实现了流、批、图一体化计算，并支持了 Exactly Once 语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。

TuGraph Analytics 流图计算之行为路径归因

GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics

为什么使用图进行关联运算比表Join更具吸引力？

K-Core算法是一种用来在图中找出符合指定核心度的紧密关联的子图结构，在K-Core的结果子图中，每个顶点至少具有k的度数，且所有顶点都至少与该子图中的 k 个其他节点相连。K-Core通常用来对一个图进行子图划分，通过去除不重要的顶点，将符合逾期的子图暴露出来进行进一步分析。K-Core图算法常用来识别和提取图中的紧密连通群组，因具有较低的时间复杂度（线性）及较好的直观可解释性，广泛应用于金融风控、社交网络和生物学等研究领域。

TuGraph Analytics图计算快速上手之K-core算法

TuGraph Analytics（内部项目名GeaFlow）是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，即流式图计算。通过SQL+GQL融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理，实现了流、批、图一体化计算，并支持了Exactly Once语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。

一张图读懂TuGraph Analytics开源技术架构

随着年轻人的社交需求不断增长，各种社交软件应运而生，这些社交软件通常都会有好友推荐功能，根据六度分离理论，理想情况下，每个人通过6个人就可以跟所有人产生关联，因此K-hop算法（K跳算法）被用于实现好友推荐，现在让我们来尝试使用GeaFlow在5分钟内实现K-hop算法吧！

GeaFlow图计算快速上手之K-hop算法

TuGraph任务能力增强：通过API定制流图计算逻辑

分布式图计算如何实现？带你一窥图计算执行计划

GitHub上有哪些好项目？GeaFlow图计算快速上手之SSSP算法

图加速数据湖分析-GeaFlow和Hudi集成

GeaFlow图计算快速上手之PageRank算法

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