基于MaxCompute的图计算实践分享-解析图加载过程-低调大师

基于MaxCompute的图计算实践分享-解析图加载过程

2017-01-22 731

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一、前言

MaxCompute Graph 是基于飞天平台实现的面向迭代的图处理框架，为用户提供了类似于 Pregel 的编程接口。MaxCompute Graph（以下简称 Graph ）作业包含图加载和计算两个阶段：

加载，将存储在表中的数据载入到内存中，以点和边的形式存在；
计算，遍历内存中的点，经过不断的迭代，直至达到迭代终止； Graph 模型有点（vertex）和边（edge）组成，以邻接表的形式进行组织，如下图：

图的原始数据存在于MaxCompute 的表（table）中，每个 table 包含多个记录（record），每个 record 又包含多个列（field），图加载就是将这种形式的数据，转换成 vertex 和 edge的过

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基于MaxCompute的图计算实践分享-Aggregator机制介绍

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data，此外，通过Maxcompute及其配套产品，大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。 Aggregator是MaxCompute-GRAPH作业中常用的feature之一，特别是解决机器学习问题时。MaxCompute-GRAPH中Aggregator用于汇总并处理全局信息。本文将详细介绍的Aggregator的执行机制、相关API，并以Kmeans Clustering为例子说明Aggregator的具体用法。 Aggregator机制如图1所示，Aggregator的逻辑分两部分，一部分在所有Worker上执行，即分布式执行，另一部分只在AggregatorOwner所在Wor

2017-01-22

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数据划分Partition OSS数据存储具有高可靠、低成本的特点，是海量数据存储的最佳选择之一，尤其适用于半结构化的日志存储，并可以结合E-MapReduce（使用Hive、Impala等计算引擎）通过schema-on-read方式加载数据做查询分析。日志作为一种时间序列（time-series）数据，指定年、月、日进行分析是一种常见做法。例如使用Hive来分析OSS上的日志：如果没有Partition，计算需要扫描整表（对应于OSS bucket前缀目录下的所有文件）如果用时间设置了Partition，只需要加载指定OSS日期目录下的Object即可对于大部分的日志分析而言，OSS上的日志通过Partition方式来存储，通过减少计算引擎需要扫描的数据规模可以得到三个好处：缩短了数据分析的延时免去计算引擎处理额外数据产生的开销

2017-01-22

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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