关于neo4j的论文题目

Neo4j是单机系统，主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台，是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台，并且还入选了中 国科学技术协会“科创中 国”平台。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源。SSSP算法上,GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快176.38倍，最快在datagen-9.2_zf数据集上快了292.2倍。

 登录6979阿强关注GraphScope、Neo4j与TigerGraph单机环境下性能对比 原创2021-09-03 18:09:046979阿强 码龄0年关注目前工业界和学术界已经开发出了很多图分析系统，针对图分析的计算特性提出了各种各样的优化策略，在图分析任务上取得了优异的性能。近年来，各种各样的图数据库支持了各种查询语言（例如Cypher、GSQL和Gremlin），尝试为用户提供简单易用的图查询功能，利用这些查询语言，用户也可以表达出SSSP、PageRank等图分析算法的计算逻辑。为了对比图分析系统和图数据库在图分析任务上的性能，我们选取了典型的图分析系统GraphScope和图数据库系统Neo4j以及TigerGraph，在单机环境下进行了性能对比。1、实验介绍为了比较计算效率，我在阿里云拉起了配置为16核CPU，248GB内存的4台ECS，设计了三组比较实验，分别为Neo4j单机的计算性能，Tigergraph单机的计算性能和GraphScope单机的计算性能。数据上，我选取了来自LDBC数据集的com-friendster,datagen-9.0_fb,datagen-9.1_fb,datagen-9.2_zf和graph500作为实验数据，以下为实验数据的基本信息：com-friendster:65608366个点，1806067835条边datagen-9.0_fb:12857671个点，1049527225条边datagen-9.1_fb: 16087483个点，1342158397条边datagen-9.2_zf: 434943376个点，1042340732条边graph500: 32804978个点，1051922853条边实验设计上选择常用的SSSP,Pagerank和Triangle Counting算法。以计算时间为指标，对三个系统进行性能上的比较。2、实验结果在计算时间上，GraphScope的计算效率远远超过Neo4j和Tigergraph。Tigergraph采用的SSSP算法为Bellman-ford算法，复杂度较高，因此在所有的数据集上都超过了我们设定的3600秒时限。SSSP算法上,GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快176.38倍，最快在datagen-9.2_zf数据集上快了292.2倍。

近年来，全球大数据进入加速发展时期，数据量呈现指数级爆发式增长，而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现，如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题。很过用普通关系数据无法跑出来的结果，用图数据进行关联分析会显得异常高效。提到处理图数据，我们首先想到NetworkX，这是网络计算上常用的Python包，可提供灵活的图构建、分析功能。但是我们使用NetworkX跑大规模图数据时，不仅经常碰到内存不足的问题，而且分析速度很慢，究其原因，是NetworkX只支持单机运行。通过网上搜索，新发现了一个名为GraphScope的系统不仅号称兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。针对GraphScope和NetworkX的处理能力，我们参考图计算中常用的测试框架LDBC，通过一组实验来对比下二者的性能。一、实验介绍为了比较两者的计算效率，先用阿里云拉起了配置为8核CPU，32GB内存的四台ECS，设计了三组比较实验，分别是NetworkX单机下的计算性能，GraphScope单机多worker的计算性能以及GraphScope分布式多机多worer的计算性能。数据上，我们选取了SNAP开源的图数据集twitter，来自 LDBC数据集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作为实验数据，以下是数据集的基本信息：· Twitter: 81,307个顶点，1,768,135条边· Datagen-7_5-fb： 633,432个顶点，34,185,747条边，稠密图· Datagen-7_7-zf： 13,180,508个顶点，32,791,267条边，稀疏图· Datagen-8_0-fb： 1,706,561个顶点，107,507,376条边，这个数据集主要测试两个系统可处理的图规模能力实验设计上我选择常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC算法，以及较高复杂度的All Pair shortest Path length算法，以载图时间，内存占用和计算时间这三个指标为依据，对两个系统进行计算性能的比较。NetworkX是一个单机系统，在实验中只考虑NetworkX在单机环境下的运行时间；GraphScope支持分布式运行，故进行两个配置，一个是单机4worker，另外一个配置是4台机器，每台机器4个worker。二、实验结果首先，GraphScope的载图速度比NetworkX显著提升。在前三个图数据集中，无论是GraphScope的单机多worker模式，还是GraphScope的分布式模式，载图速度都比NetworkX快：GraphScope单机模式载图速度平均比NetworkX快5倍，最高纪录——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。分布式模式下GraphScope的载图时间比NetworkX平均快了27倍，最高纪录——在datagen-7_7-zf数据集上比NetworkX快了63倍。在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX因内存溢出无法载图，GraphScope单机多worker和GraphScope分布式载图时间分别为142秒和13.6秒。 表一：载图时间对比载图时间NetworkXGraphScope单机GraphScope分布式twitter11.23.11.8datagen-7_5-fb25645.636.6datagen-7_7-zf31671.350datagen-8_0-fbOOM14213.6其次，GraphScope的内存使用效率比NetworkX显著提升。在datagen-8_0-fb数据集上，NetworkX在32G的内存上无法载完图，而GraphScope仅需要24G的内存即可载入在datagen-8_0-fb数据集。表二：内存占用对比内存占用NetworkXGraphScopedatagen-7_5-fb14G6Gdatagen-7_7-zf28G18Gdatagen-8_0-fbOOM24G再次，GraphScope的计算速度比NetworkX显著提升。SSSP算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快22倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了182倍。表三： SSSP计算时间对比（单位：秒）SSSPNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式twitter2.451.320.28datagen-7_5-fb37.91.210.31datagen-7_7-zf5.840.180.03datagen-8_0-fbOOM2.760.82BFS算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快13倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍，最快在datagen-7_5-fb数据集上快了28倍。表四： BFS计算时间对比（单位：秒）BFSNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式twitter1.530.160.17datagen-7_5-fb44.682.521.56datagen-7_7-zf7.980.750.72datagen-8_0-fbOOM11.025.73PageRank算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快62倍，最快twitter数据集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍，最快在twitter数据集上快了71倍。另外，PageRank计算过程中，NetworkX在datagen-7_7-zf上内存溢出，没有完成计算，GraphScope单机多worker模式和分布式模式计算时间分别为25秒和22秒；表五：PageRank计算时间对比（单位：秒）PageRankNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式twitter24.010.370.33datagen-7_5-fb3006.735.17datagen-7_7-zfOOM19.317.79datagen-8_0-fbOOM24.9621.88WCC算法上，GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快44倍，最快在datagen-7_7-zf数据集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍，最快datagen-7_5-fb数据集上快了194倍。表六： WCC计算时间对比（单位：秒）WCCNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式twitter0.63920.02960.0233datagen-7_5-fb26.030.250.13datagen-7_7-zf83.1914.5712.98datagen-8_0-fbOOM0.340.4991在复杂度极高的All pair shortest path length算法上，NetworkX在twitter图上即内存溢出，无法计算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter图的All pair shortest path length计算，耗时76分钟。表七： All Pair Shortest Path Length（单位：秒）APSPNetworkXGraphScope单机GraphScope分布式twitterOOMOOM4575.87三、总结从实验结果可以看到，在同等条件下，无论在载图时间、内存占用和计算时间上，GraphScope都要大大优于NetworkX，性能优化可以达到几十倍甚至上百倍。6979阿强关注000@网络算法工具 networkX igraph 的性能问题alston_ethannical的博客 24@网络算法工具 networkX igraph 的性能问题 问题的提出 当我用 50万数据去跑 networkX 开发出来的算法时，遇到了一个计算性能的问题,这个问题时很慢。 寻找答案 发现 networkX再性能方面比较差。当节点上万，边上十万的时候，新能慢的问题就会显现出来 为了解决图算法问题，该怎么办呢 遇到问题，首先定义问题的边界。也就是 先找到限制问题的条件。然后缩小问题范围。我要解决的问题是：在解决图算法相关的问题时，如何能够快速计算出结果。但是目前的算法时用networks实现的。问题的根源是开源！一文了解阿里一站式图计算平台GraphScope阿里云开发者 2767简介：随着大数据的爆发，图数据的应用规模不断增长，现有的图计算系统仍然存在一定的局限。阿里巴巴拥有全球最大的商品知识图谱，在丰富的图场景和真实应用的驱动下，阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发并开源了全球首个一站式超大规模分布式图计算平台GraphScope，并入选中国科学技术协会“科创中国”平台。本文详解图计算的原理和应用及GraphScope的架构设计。一 什么是图计算图数据对一组对象（顶点）及其关系（边）进行建模，可以直观、自然地表示现实世界中各种实体对象以及它们之间的关系。在大数据场景下，社交网络、交一文了解阿里一站式图计算平台GraphScope_阿里云云栖号10-2GraphScope 提供了各类常用的分析算法,包括连通性计算类、社区发现类和 PageRank、中心度等数值计算类的算法,后续会不断扩展算法包,在超大规模图上提供与 NetworkX 算法库兼容的分析能力。此外也提供了丰富的图学习算法包,内置支持 Graph...5大典型模型测试单机训练速度超对标框架,飞桨如何做到...10-28导读:飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在单机训练速度方面,通过高并行、低开销的异步执行策略和高效率的核心算子,优化静态图训练性能,在Paddle Fluid v1.5.0的基准测试中,在7个典型模型上进行了测试(图像领域...强化学习经典算法笔记(六)：深度Q值网络 Deep Q Networkhhy_csdn的博客 9093前期回顾 强化学习经典算法笔记(零)：贝尔曼方程的推导 强化学习经典算法笔记(一)：价值迭代算法Value Iteration 强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法Policy Iteration 强化学习经典算法笔记(三)：蒙特卡罗方法Monte Calo Method 强化学习经典算法笔记(四)：时间差分算法Temporal Difference（Q-Learning算法） 强化学习经典算...GraphX和GraphFrame connectedComponent计算性能对比高臭臭的博客 3046测试文件：用Graph rmatGraph 1000000 2000000 去重后 494587个点，1997743个边 运行环境：三台服务器，246 GB，core 71. 测试三个运行例子1：Graph connectedComponents 2：GraphFrame connectedComponents 3：GraphFrame connectedComponents setAlgor...network、伪代码、算法理解、代码实现、tensorboard...11-3定义一个q_network函数来构建Q network,输入游戏状态Q network并得到对所有动作的Q值。 网络构成给为三个带有池化的卷积层和一个全连接层。 tf.reset_default_graph()defq_network(X,name_scope):# Initialize layersinitializer=tf....【读书笔记】【机器学习实战】第十一章：训练深度神经网络MJ_Lee的博客 612阅读书籍为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & 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library都有其局限性，不同的数据结构有优点的同时必然有缺点，图算法对数据结构的依赖性构成另一个原因。所以如果是想用一个工具包解决所有的问题显然是一种奢望，很多时候甚至必须要从头写自己的代码。但是阅读igraph和networkx这样成型了的函数库对熟悉python下的复杂网络编程包networkx的使用（摘抄）weixin_30631587的博客 2335原文： 复杂网络分析库NetworkX学习笔记（1）：入门 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网...更快更简单|飞桨PaddlePaddle单机训练速度优化最佳实践PaddlePaddle 1672导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在单机训练速度方面，通过高并行、低开销的异步执行策略和高效率的核心算子，优化静态图训练性能，...GraphX与GraphLab、Pregel的对比yang灬仔 588分布式批同步BSP Pregel、GraphLab、GraphX都是基于BSP（Bulk Synchronous Parallel）模式，即整体同步并行。一次计算过程由一系列全局超步组成，每一个超步由并发计算、通信和同步三个步骤组成。从垂直上看,一个程序由一系列串行的超步组成。从水平上看，在一个超步中，所有的进程并行执行局部计算。BSP最大的好处是编程简单，但在某些情况下BSP运算的性能非常差，...TensorFlow学习记录：VGGNet卷积神经网络模型weixin_41137655的博客 3081.VGGNet模型结构简介 VGGNet是由牛津大学计算机视觉几何组（Visual Geomety Group,VGG）和Google Deepmind公司的研究员合作研发的深度卷积神经网络，VGG的成员Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年撰写的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image...11月编程语言排行冠军揭晓，稳热门推荐IT教育任姐姐的博客 4万+大家好 今天任姐姐要跟小伙伴们分享 2021年11月最新TIOBE指数 11月编程排行榜 Python继续榜首 本月的幸运儿只有一个，那就是Python！ 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难道就只有被虐的份吗？python装饰器Live&Learn的博客 1208学习目标：一口气把装饰器描述清楚 弄清楚装饰器前要理解三个东西： 函数对象、函数嵌套、函数构成闭包。 学习内容： 函数对象好说，python编程语言属于动态语言，python中一切皆对象，所以函数也是对象。 函数对象用函数名称表示（仅名称，没有括号，也没有参数）。 例如，定义了一个求和函数add，那么此处的add就是个函数对象。 def add(username, a, b): print(f"{a}+{b}={a + b}") return a + b 函数嵌套或者嵌套函数，就是定©️2021 CSDN 皮肤主题: 游动-白 设计师:白松林 返回首页关于我们招贤纳士广告服务开发助手在线客服工作时间 8:30-22:00公安备案号11010502030143京ICP备19004658号京网文〔2020〕1039-165号经营性网站备案信息北京互联网违法和不良信息举报中心网络110报警服务中国互联网举报中心家长监护Chrome商店下载©1999-2021北京创新乐知网络技术有限公司版权与免责声明版权申诉出版物许可证营业执照6979阿强码龄0年 暂无认证11原创13万+周排名12万+总排名579访问等级132积分1粉丝1获赞0评论1收藏私信关注热门文章GraphScope、Neo4j与TigerGraph单机环境下性能对比 146NetworkX与GraphScope的性能对比 88GraphScope、Gemini与GraphX的性能对比 60分布式图计算引擎 46国足历届世界杯对战图关系 45最新评论图分析入门大家一起学编程（python）: 感谢博主的分享！您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？强烈不推荐不推荐一般般推荐强烈推荐最新文章2021-10-11图数据库在社交方向上的应用国足历届世界杯对战图关系2021年11篇你的浏览器目前处于缩放状态，页面可能会出现错位现象，建议100%大小显示。举报————————————————