Kapitel 3. Graph-Plattformen und Verarbeitung
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
In diesem Kapitel gehen wir kurz auf verschiedene Methoden zur Graphenverarbeitung und die gängigsten Plattformansätze ein. Wir schauen uns die beiden in diesem Buch verwendeten Plattformen Apache Spark und Neo4j genauer an und erläutern, wann sie für unterschiedliche Anforderungen geeignet sind. Ein Leitfaden zur Installation der Plattformen bereitet dich auf die nächsten Kapitel vor.
Überlegungen zur Graphenplattform und -verarbeitung
Die analytische Verarbeitung von Graphen hat einzigartige Qualitäten, wie z. B. strukturgesteuerte, global ausgerichtete und schwer zu parsende Berechnungen. In diesem Abschnitt gehen wir auf die allgemeinen Überlegungen zu Graphenplattformen und -verarbeitung ein.
Überlegungen zur Plattform
Es gibt eine Debatte darüber, ob es besser ist, die Graphenverarbeitung zu vergrößern oder zu verkleinern. Sollte man leistungsstarke Multicore- und Large-Memory-Maschinen einsetzen und sich auf effiziente Datenstrukturen und Multithreading-Algorithmen konzentrieren? Oder lohnt es sich, in verteilte Verarbeitungsframeworks und entsprechende Algorithmen zu investieren?
Ein nützlicher Bewertungsansatz ist die Configuration that Outperforms a Single Thread (COST), wie sie in der Forschungsarbeit "Scalability! But at What COST?" von F. McSherry, M. Isard und D. Murray beschrieben wird. ...
Get Graph-Algorithmen now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
