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有了 ETL 数据神器 dbt,表数据秒变 NebulaGraph 中的图数据

本文搭配同主题分享视频阅读更佳,《多数据源的数据治理实践》 如果你装好某款数据库产品,比如:分布式图数据库 NebulaGrpah,跃跃欲试的第一步是不是就让它干活搞数据呢?好的,现在问题来了,如何把相对原始的数据处理、建模并导入 NebulaGraph 呢?本文是一个端到端的示例演示,从多数据源聚合数据,清理、利用 dbt 转换成 NebulaGraph 建模的属性图点边记录,最后导入成图谱的全流程。 构建知识图谱 现在假设你是一个类似于 Netflix、爱奇艺之类的视频服务提供商,我们需要利用图数据库搭建一个 用户-电影 的知识图谱,来辅助、支撑视频推荐、问答和推荐理由等常见由图谱支撑的场景。由于时间的关系,这里先用我们熟悉的老朋友——图数据库 NebulaGraph 来搞定知识图谱。 一般来说,知识图谱需要的数据会有不同的数据来源,比如一些公开的 API、数仓中的不同数据库、静态文件。这时候,我们如果要构建知识图谱,需要以下 3 个步骤: 分析可能获取的数据; 选取关心的关联关系,图建模; 抽取关联关系,导入图数据库。 数据源 这里我们会用到两个数据源 OMDB 和 MovieL...

如何借力Alluxio推动大数据产品性能提升与成本优化?

内容简介 随着数字化不断发展,各行各业数据呈现海量增长的趋势。存算分离将存储系统和计算框架拆分为独立的模块,Alluxio作为如今主流云数据编排软件之一,为计算型应用(如 Apache Spark、Presto)和存储系统(如 Amazon S3、Alibaba OSS)的数据访问构建了桥梁。 本文使用亚马逊云、阿里云服务商产品,对Presto、Hive等计算框架与不同UFS直连时的关键性能指标进行测评,同时给出集成Alluxio组件后的性能评估,得出以下结论: Alluxio 可减少任务运行时间(低带宽情况下甚至可以减少一个数量级)和 CPU时间;这表明 Alluxio 一定程度上可以节省带宽并减轻服务器运算压力。 Alluxio 可更好地兼容众多底层存储系统,这表明在不损失性能的前提下,选择价格更为低廉的对象存储系统(如Alibaba OSS, Amazon S3)。 简而言之,集成数据驱动软件 Alluxio 既能提升性能,又能降低运营成本。 实验设计 本实验采用 TPC-DS 生成的 1GB 数据集,选择19条SQL作为该实验工作负载。[1] Type Queries Inte...

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