Apache Giraph is an iterative graph processing system built for high scalability. For example, it is currently used at Facebook to analyze the social graph formed by users and their connections. Giraph originated as the open-source counterpart to Pregel, the graph processing architecture developed at Google and described in a 2010 paper. Both systems are inspired by the Bulk Synchronous Parallelmodel of distributed computation introduced by Leslie Valiant. Giraph adds several features beyond the basic Pregel model, including master computation, sharded aggregators, edge-oriented input, out-of-core computation, and more. With a steady development cycle and a growing community of users worldwide, Giraph is a natural choice for unleashing the potential of structured datasets at a massive scale.
本文由美团 NLP 团队高辰、赵登昌撰写，首发于 Nebula Graph Community 公众号
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo! Doug Cutting根据Google发布的学术论文研究而来。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。低成本、高可靠、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统，然而其赖以生存的HDFS和MapReduce组件却让其一度陷入困境——批处理的工作方式让其只适用于离线数据处理，在要求实时性的场景下毫无用武之地。因此，各
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用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一。它多年来被许多公司成功部署在生产中。尽管 Hadoop 被视为可靠的、可扩展的、富有成本效益的解决方案，但大型开发人员社区仍在不断改进它。最终，2.0 版提供了多项革命性功能，其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN)、HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode，它使得 Hadoop 集群更加高效、强大和可靠。在本文中，将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的以前版本进行
注：本文内容是是笔者尝试从多年的安全分析经验中抽取图相关的内容总结和外延而来，不求全面深入，但求分享切身体会。
Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有
Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。
非常感谢Hadoop专业解决方案群：313702010，兄弟们的大力支持，在此说一声辛苦了，经过两周的努力，已经有啦初步的成果，目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成，在此对：hbase-深圳-18361、旅人AQUARION表示感谢。
将大图分割成较小的子图，并将每个子图存储在单独的节点或分布式存储中。这样可以减小单个节点的存储和计算负载，并提高并行处理的效率。
1.Hadoop3.x通过什么方式来容错？ 2.Hadoop3.x存储开销减少了多少？ 3.Hadoop3.x MR API是否兼容hadoop1.x？
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本文为大家介绍了多种图挖掘工具，并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。[1]
大数据利器.xls 类别 名称 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Kylin http://kylin.io eBay开源的基于Hadoop的分布式OLAP分析引擎，旨在减
Hadoop是由Apache基金会开发的一个大数据分布式系统基础架构，最早版本是2003年原Yahoo!DougCutting根据Google发布的学术论文研究而来。
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
大数据在各行各业中取得了迅猛发展，许多组织都被迫寻找新的创造性方法来管理和控制如此庞大的数据，当然这么做的目的不只是管理和控制数据，而是要分析和挖掘其中的价值，来促进业务的发展。着眼大数据，过去几年内产生了许多颠覆性技术，比如Hadoop、MongDB、Spark、Impala等，了解这些前沿技术还有助于你更好的把握大数据发展趋势。诚然，想了解一件事物，首先要了解与该事物有关的人。因此，要想了解大数据，光了解技术是远远不够的，本文中大数据领域的十个巨头，将有助于你更深入掌握大数据这个行业的发展形势。
GraphLite github地址 https://github.com/schencoding/GraphLite
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
介绍 本文要介绍的Apache Hadoop是一个使用简单高级编程模型实现的对大型数据集进行分布式存储和处理的软件框架。文章涵盖了Hadoop最重要的概念，对其架构的描述，并指导如何使用它，以及在Hadoop上编写和执行各种应用程序。 简而言之，Hadoop是Apache Software Foundation的开源项目，可以安装在一组标准机器上，以便这些机器可以通信并协同工作来存储和处理大型数据集。近年来，Hadoop已经非常成功，因为它有能力有效地处理大数据。它允许公司将其所有数据存储在一个系统中，并对
本文简单梳理下其中一个应用比较广的HBASE的生态，可能不全，有更多的请大家留言。具体HBASE的基本原理扫描大家可以自行百度下，另外，要系统掌握HBASE，推荐看下《HBASE权威指南》。 1 Kerberos 什么是Kerberos？ Kerberos is a network authentication protocol. It is designed to provide strong authentication for client/server applications by using s
AI 科技评论按：Facebook今天在研究blog上发布了一篇文章，介绍了自己的超大规模图分区优化算法SHP。这是 Facebook 为了处理自己的规模过大的图分区问题开发的方法，而且在大规模优化问
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
R-Tree是一种用于多维空间索引的数据结构，尤其适用于地理信息系统、数据库和计算机图形学等领域。它解决了在高维空间中快速查询和检索对象的问题。在这篇博客中，我们将深入浅出地介绍R-Tree的工作原理、常见应用场景，并通过Python代码示例来展示其基本操作。
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架(http://hadoop.apache.org/)，用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS实现存储，而MapReduce实现原理分析处理，这两部分是hadoop的核心。数据在Hadoop中处理的流程可以简单的按照下图来理解：数据通过Haddop的集群处理后得到结果，它是一个高性能处理海量数据集的工具 。
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、
随着互联网和移动互联网的发展，时下我们正处在一个大数据的时代。在数据金山的诱惑下，各个机构纷纷开始探索从数据中提取洞见并指导实践的可能。而在这个需求的刺激下，在过去数年，大数据开源生态圈得到了长足的发展——在数据的整个生命周期中，从收集到处理，一直到数据可视化和储存，各种开源技术框架林立。 以这些开源技术为基石，业内涌现出一系列令人敬佩的大数据架构实践，而《程序员》电子刊9月B大数据实战与技术专题则摘录了电商、金融、游戏等行业的大数据应用，并覆盖了当下热门的大数据开源技术实践与技术细节，如Hadoop、Sp
入门知识 对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的： 云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。 图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上：
翻译 | 古月水语 来源 | 伯乐在线 Apache 基金会下的 Spark 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。 作为一个开源的数据处理框架，Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢？秘密就在于它是运行在集群的内存上的，而且不受限于 MapReduce 的二阶段范式。这大大加快了重复访问同一数据的速度。 Spark 既可以单独运行，也可以运行在 Hado
既然图数据库应用这么广泛，越来越多的企业和开发者开始使用它，那它究竟什么过人之处呢，下面我们来揭开它的神秘面纱。
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分「图型计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分：图形数据库。这是第二部分。它涵盖了图形分析领域。第一部分是关于图形数据库，第三部分将列出现有的图形可视化工具。
摘要：大数据基本概念考点：大数据的4V特征、类型(结构化与非结构化大数据)、核心技术(分布式存储和分布式处理)、大数据计算模式(批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算)、每类计算模式典型的代表产品。
Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。
类别 名称 （可重点关注加粗部分） 官网 备注 查询引擎 Phoenix https://phoenix.apache.org/ Salesforce公司出品，Apache HBase之上的一个SQL中间层，完全使用Java编写 Presto http://prestodb.io/ Facebook开源的分布式SQL查询引擎，适用
在图数据建模一节中我们讨论过使用图模型对数据进行建模、使用图查询语言对图中的点边属性进行查询。但第二章相关讨论主要集中在偏 OLTP 方向——对符合要求的小数据集的查询。
📷 本文主要阐述： 推荐系统的评估（Evaluation） 推荐系统的冷启动问题（Cold Start） 推荐系统实战（Actual Combat） 推荐系统案例（Case Study） 浏览前三章的内容请见上篇。 4. 推荐系统的评估（Evaluation） 📷 如何判断推荐系统的优劣？这是推荐系统评测需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方： 用户 物品提供者 提供推荐系统的网站 好的推荐系统设计，能够让推荐系统本身收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
本文一共分为上下两部分。我们将针对大数据开源工具不同的用处来进行分类，并且附上了官网和部分下载链接，希望能给做大数据的朋友做个参考。下面是第一部分。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
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本文作者：秦陇纪 本文简介：数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分网址。为数据科
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