Курсы Graph Database

FlockDB - это распределенная база данных с ошибками, основанная на открытых источниках, для управления широкими, но неглубокими сетевыми графиками Первоначально он использовался Twitter для хранения отношений между пользователями В этом обученном, живом обучении участники узнают, как настроить и использовать базу данных FlockDB, чтобы помочь ответить на вопросы социальных сетей, например, кто следует за кем, кто блокирует кого и т Д К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка FlockDB Понимать уникальные особенности FlockDB, относительно других графических баз данных, таких как Neo4j Используйте FlockDB для поддержки большого набора данных графа Используйте FlockDB вместе с MySQL для обеспечения распределенных возможностей хранилища Запросить, создать и обновить чрезвычайно быстрые грани графа Масштабировать FlockDB горизонтально для использования в онлайновых, низкопоставленных, высокопроизводительных веб-средах Аудитория Разработчики Инженеры базы данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

Большое количество проблем реального мира можно описать в терминах графиков Например, веб-график, график социальной сети, график сети поездов и график языка Эти графики имеют тенденцию быть чрезвычайно большими; для их обработки требуется специализированный набор инструментов и процессов, которые эти инструменты и процессы могут называться Graph Computing (также известными как Graph Analytics) В этом обученном, живом обучении участники узнают о предлагаемых технологиях и подходах к реализации для обработки графических данных Цель состоит в том, чтобы идентифицировать объекты реального мира, их характеристики и отношения, а затем моделировать эти отношения и обрабатывать их как данные с использованием подхода графового вычисления Мы начинаем с широкого обзора и узкого подхода к конкретным инструментам, когда мы проводим серию тематических исследований, упражнений для рук и живого развертывания К концу этого тренинга участники смогут: Понять, как сохраняются и перемещаются данные графика Выберите наилучшую структуру для заданной задачи (из графических баз данных в рамки пакетной обработки) Внедрите Hadoop, Spark, GraphX ​​и Pregel для выполнения графических вычислений на многих машинах параллельно Просмотр больших проблем с данными в реальном времени с точки зрения графиков, процессов и обходов Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.

JanusGraph представляет собой графическую базу для хранения и поиска графиков, содержащих сотни миллиардов вертикалей и краев, распределенных по мульти-машинному кластеру. Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или онлайн) направлено на инженеров, которые хотят использовать JanusGraph для обработки очень больших графиков, которые требуют аномального хранения и вычислительных возможностей. К концу обучения участники смогут:

Настройка и установка JanusGraph. Интегрируйте JanusGraph с несколькими системами хранения резервов (Cassandra, HBase и т.д.) и многофункциональное индексирование программного обеспечения (Elasticsearch, Solr и т. д.•   Настройка множества машин в кластер для использования JanusGraph. Поиск базы данных с использованием языка запросов Gremlin. Обработка графических данных по масштабу, за пределами того, что может обеспечить одна машина. Поддержка тысяч конкурентов, пересекающих графические данные в режиме реального времени. Поиск графических данных для анализа.

Формат курса

Интерактивная лекция и дискуссия. Много упражнений и практики. Реализация в живой лабораторной среде.

Курс персонализации опций

Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.

Относительные, табличные базы данных, такие как Oracle и MySQL уже давно являются стандартом для организации и хранения данных. Тем не менее, растущий размер и жидкость данных затруднили этим традиционным системам эффективно выполнять очень сложные запросы на данные. Представьте, что хранилище данных, основанное на рядах и колоннах, заменяется хранилищем данных, основанным на объектах, посредством которого субъекты (например, человек) могут храниться в виде узлов данных, а затем легко искаться на основе их обширного, многолинейного взаимоотношения с другими узлами. И представьте, что вы спрашиваете эти соединения и их связанные объекты и свойства с помощью компактного синтеза, до 20 раз легче, чем SQL. Это то, что предлагают графические базы данных, такие как neo4j. В этом обучении, ведущем инструкторов, мы установим живый проект и внедрим в практику навыки моделирования, управления и доступа к вашим данным с помощью neo4j. Мы контрастируем и сравниваем графические базы данных с SQL-базами данных, а также другими NoSQL-базами данных и уточняем, когда и где имеет смысл реализовать каждую из них в вашей инфраструктуре. Формат курса

Большой акцент на практике. Большинство концепций изучаются через образцы, упражнения и практическое развитие.

This instructor-led, live training in Казахстан (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Neo4j AuraDB graph database to build cloud applications with high availability and zero administration. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing graph database applications with Neo4j AuraDB.
• Understand the features, core concepts, and architecture of Neo4j AuraDB.
• Learn how to build and scale graph database applications in the cloud.
• Enhance cloud security with AuraDB's pre-configured authentication and encryption features.
• Migrate existing Neo4j databases to AuraDB.

Blazegraph - это открытая база данных Javabased RDF для хранения и представления данных со сложными отношениями Он поддерживает Blueprints и RDF / SPARQL 11 В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать сложные данные Blazegraph в формате графа для извлечения из ряда примерных приложений Все упражнения будут выполняться в условиях жизни К концу этого тренинга участники смогут: Установите и настройте Blazegraph в автономном режиме, режим кластеризации (опционально) или встроенный режим (дополнительно) Создание, тестирование и развертывание примерного приложения для запроса сложных данных в хранилище данных Blazegraph Понять, как использовать графический процессор (графический процессор) для ускорения вычислений Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Чтобы запросить индивидуальную подготовку для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.