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从 Neo4j 导入 Nebula Graph 实践见 SPark 数据导入原理

本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前,我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。 Nebula Graph Exchange 的数据处理原理 我们这个导入工具名字是 Nebula Graph Exchange,采用 Spark 作为导入平台,来支持海量数据的导入和保障性能。Spark 本身提供了不错的抽象——DataFrame,使得可以轻松支持多种数据源。在 DataFrame 的支持下,添加新的数据源只需提供配置文件读取的代码和返回 DataFrame 的 Reader 类,即可支持新的数据源。 DataFrame 可以视为一种分布式存表格。DataFrame 可以存储在多个节点的不同分区中,多个分区可以存储在不同的机器上,从而支持并行操作。Spark 还提供了一套简洁的 API 使用户轻松操作 DataFrame 如同操作本地数据集一般。现在大多数数据库提供直接将数据导出成 DataFrame 功能,即使某个数据...

都是事件驱动,为什么Nginx的性能远高于Redis?

即日起至9月30日下午4点,社区 注册用户通过参与问答与发表文 章等积累积分,赢取奖励。社区 积分前100名用户免费领取限量 版NGINX社区T恤一件。 ☜注册并参与活动 大咖专栏 陶辉 NGINX顶级专家 现任职于杭州智链达数据有限公司CTO。著有《深入理解Nginx》一书,在极客时间上开设有一门包含150多节课程的视频课《Nginx核心知识100讲》,并在阿里、腾讯、思科等大厂工作中对Nginx有深入的实践。 谈到Redis缓存,我们描述其性能时会这么说:支持1万并发连接,几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时,则会宣示:支持C10M(1千万并发连接),百万级QPS。Nginx用C语言开发,而Redis是用同一家族的C++语言开发的,C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制,为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢?(本文不讨论Redis分布式集群) 这其实是由进程架构决定的。为了让进程占用CPU的全部计算力,Nginx充分利用了分时操作系统的特点,比如增加CPU时间片、提高CPU二级缓存命中率、用异步IO和线程池的...

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