- GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同步Flink连接器（connector），用于外部数据源与GES图数据库的数据同步。 GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同步Flink连接器（connector），用于外部数据源与GES图数据库的数据同步。
- 图细粒度权限实现了对图数据的精细化管理，保障了数据的私密性和安全性。 图细粒度权限实现了对图数据的精细化管理，保障了数据的私密性和安全性。
- GES是华为自研的图数据库产品，集成了非常丰富的图算法，提供的与图的相似性有关的算法是最大团算法和最大公共连通诱导子图算法（MCCIS），已经在解决方案和CAD模型检索场景有成功的落地应用。 GES是华为自研的图数据库产品，集成了非常丰富的图算法，提供的与图的相似性有关的算法是最大团算法和最大公共连通诱导子图算法（MCCIS），已经在解决方案和CAD模型检索场景有成功的落地应用。
- 开发者`李雷`小朋友维护了一个自己的关系链图数据库，他怎么能从图数据库中查询出与他互相关注且年龄大于30的朋友呢？这里先介绍几种图原生查询语言写法：1.gremlin ... 2.cypher ... 以上两种写法等价，只是使用的图查询语言有区别。前者使用gremlin（Apache软件基金会下TinkerPop开发的graph traversal language）编写, 后者为Neo4j... 开发者`李雷`小朋友维护了一个自己的关系链图数据库，他怎么能从图数据库中查询出与他互相关注且年龄大于30的朋友呢？这里先介绍几种图原生查询语言写法：1.gremlin ... 2.cypher ... 以上两种写法等价，只是使用的图查询语言有区别。前者使用gremlin（Apache软件基金会下TinkerPop开发的graph traversal language）编写, 后者为Neo4j...
- 一、Freebase中的资源表示：ID、Key、MID上文提到，Freebase中存在一些三元组，这些三元组作为定义，定义了其他三元组的行为。例如：<http://rdf.freebase.com/ns/award.award_winner> <http://rdf.freebase.com/ns/type.object.type> <http://rdf.freebase.com/ns... 一、Freebase中的资源表示：ID、Key、MID上文提到，Freebase中存在一些三元组，这些三元组作为定义，定义了其他三元组的行为。例如：<http://rdf.freebase.com/ns/award.award_winner> <http://rdf.freebase.com/ns/type.object.type> <http://rdf.freebase.com/ns...
- 此文为几年前写的，在华为云这个平台做一次梳理。作为曾经风靡一时的Freebase，现在上其网站上只能看到Data Dump这一数据结构。而这一结构对很多初学者来说往往晦涩难懂，需要掌握RDF和RDFS以及Freebase构图的一定知识。了解好这一部分知识，有助于更好的理解Freebase内数据的构成。本文分为以下章节：一、Freebase Dump格式以及其形式化定义二、Freebase中的... 此文为几年前写的，在华为云这个平台做一次梳理。作为曾经风靡一时的Freebase，现在上其网站上只能看到Data Dump这一数据结构。而这一结构对很多初学者来说往往晦涩难懂，需要掌握RDF和RDFS以及Freebase构图的一定知识。了解好这一部分知识，有助于更好的理解Freebase内数据的构成。本文分为以下章节：一、Freebase Dump格式以及其形式化定义二、Freebase中的...
- 1. TransETransE是为了解决知识图谱中关系数据而提出的算法，其核心思想是将知识图谱中的关系relation和实体entity进行向量化表示，通过不断学习调整head、relation、tail的向量表示，使head + relation尽可能与tail相等，即head + relation = tail。适用于将知识图谱中的每条知识进行低维稠密化表示。2. TransH3. Tr... 1. TransETransE是为了解决知识图谱中关系数据而提出的算法，其核心思想是将知识图谱中的关系relation和实体entity进行向量化表示，通过不断学习调整head、relation、tail的向量表示，使head + relation尽可能与tail相等，即head + relation = tail。适用于将知识图谱中的每条知识进行低维稠密化表示。2. TransH3. Tr...
- 在上节云计算行业应用—大数据@音视频（一）中，我们探讨了随着企业业务发展和产生消费数据量级的增加，大数据技术不断打破原有极限，相关技术不断演进，新的大数据架构层出不穷。本节我们将深入大数据行业应用，从上节讨论到的数据湖出发，结合音视频行业相关业务场景和相关大数据架构，更进一步的理解大数据技术和华为云相关服务的应用。1. 数据湖基本架构 数据湖是伴随企业业余和数据... 在上节云计算行业应用—大数据@音视频（一）中，我们探讨了随着企业业务发展和产生消费数据量级的增加，大数据技术不断打破原有极限，相关技术不断演进，新的大数据架构层出不穷。本节我们将深入大数据行业应用，从上节讨论到的数据湖出发，结合音视频行业相关业务场景和相关大数据架构，更进一步的理解大数据技术和华为云相关服务的应用。1. 数据湖基本架构 数据湖是伴随企业业余和数据...
- 随着通信、互联网及物联网等技术的不断发展，企业所提供的互联网服务能够被越来越多的接入方式诸如：网页、手机终端、电视终端、家庭智能终端设备等进行访问。越来越细致多样的数据统计、收集方式的应用，使得越来越大规模的数据被生产出来。据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。 大规模... 随着通信、互联网及物联网等技术的不断发展，企业所提供的互联网服务能够被越来越多的接入方式诸如：网页、手机终端、电视终端、家庭智能终端设备等进行访问。越来越细致多样的数据统计、收集方式的应用，使得越来越大规模的数据被生产出来。据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。 大规模...
- 图的可视化作为图数据库的一环非常重要。开发者可能着眼的是图数据库的内核与算法，但是客户往往更关心的是展示在他们眼前的东西，这方面来说，可视化了的图数据更有表现力。而且由于人的大脑善于分析图像数据，将图可视化，我们往往能发现更多直观且有价值的信息。但是当前的可视化技术还难以在有限的空间上有效地展示大规模图数据的丰富含义，而对大规模图数据的查询与分析能力正是GES的特点和优势！ 图的可视化作为图数据库的一环非常重要。开发者可能着眼的是图数据库的内核与算法，但是客户往往更关心的是展示在他们眼前的东西，这方面来说，可视化了的图数据更有表现力。而且由于人的大脑善于分析图像数据，将图可视化，我们往往能发现更多直观且有价值的信息。但是当前的可视化技术还难以在有限的空间上有效地展示大规模图数据的丰富含义，而对大规模图数据的查询与分析能力正是GES的特点和优势！
- 如果把关系数据模型比做火车的话，那么现在的图数据建模可比做高铁。 如果把关系数据模型比做火车的话，那么现在的图数据建模可比做高铁。
- 本文章主要介绍索引的作用，以及如何实现这种功能，希望可以帮助理解索引的作用以及如何使用索引 1. 什么是复合索引复合索引是用户手动建立的用于加速查询的一类额外数据。详细参数可以参考规格文档https://support.huaweicloud.com/api-ges/ges_03_0454.html 2. 复合索引能做什么复合索引有两类。一是label索引，用于加速label的扫描。二是属性... 本文章主要介绍索引的作用，以及如何实现这种功能，希望可以帮助理解索引的作用以及如何使用索引 1. 什么是复合索引复合索引是用户手动建立的用于加速查询的一类额外数据。详细参数可以参考规格文档https://support.huaweicloud.com/api-ges/ges_03_0454.html 2. 复合索引能做什么复合索引有两类。一是label索引，用于加速label的扫描。二是属性...
- 本文主要介绍基于交互式查询所用的数据生成器（下文简称Datagen），及LDBC SNB数据如何在华为图引擎服务GES中应用。 LDBC SNB所预设的节点和关系、数据生成器和系统的测试用例，形成了一个逻辑自恰的数据“武林”，以ldbc snb为测试标准的图数据库产品，就像是行走于其中的侠客们，都得遵循同一套“武林规矩”（测试用例），究竟谁能击败各方高手，问鼎盟主呢？ 本文主要介绍基于交互式查询所用的数据生成器（下文简称Datagen），及LDBC SNB数据如何在华为图引擎服务GES中应用。 LDBC SNB所预设的节点和关系、数据生成器和系统的测试用例，形成了一个逻辑自恰的数据“武林”，以ldbc snb为测试标准的图数据库产品，就像是行走于其中的侠客们，都得遵循同一套“武林规矩”（测试用例），究竟谁能击败各方高手，问鼎盟主呢？
- 本文归纳了Neo4j和Nebula两个开源图数据库的两个pull request修复的堆栈溢出问题，并试着写写通过阅读pr中的问题而得到的一些启发：查询语言（Query Language）的出现方便了用户在计算引擎上执行各种操作，由于查询语言规则依赖语言自身文法，用户使用查询语言输入较为灵活，一般测试手段难以覆盖到所有情况，所以在某种程度上复杂的查询语句是各类计算产品健壮性的试金石。 本文归纳了Neo4j和Nebula两个开源图数据库的两个pull request修复的堆栈溢出问题，并试着写写通过阅读pr中的问题而得到的一些启发：查询语言（Query Language）的出现方便了用户在计算引擎上执行各种操作，由于查询语言规则依赖语言自身文法，用户使用查询语言输入较为灵活，一般测试手段难以覆盖到所有情况，所以在某种程度上复杂的查询语句是各类计算产品健壮性的试金石。
- 前几天，alibaba发布了一款图深度学习开源框架Euler。其既可单独作为图引擎使用，也可配合TF/XDL(阿里开源深度学习工具)使用。大致浏览了一下euler，从代码的角度来看，整体还是很舒服的。本文就目前所了解的信息，做一个记录，以供后续参考。introduction支持用户在数十亿点数百亿边的复杂异构图上进行模型训练。可独立使用，也可配合TF/XDL相比文本、语音和图像领域的数据比较... 前几天，alibaba发布了一款图深度学习开源框架Euler。其既可单独作为图引擎使用，也可配合TF/XDL(阿里开源深度学习工具)使用。大致浏览了一下euler，从代码的角度来看，整体还是很舒服的。本文就目前所了解的信息，做一个记录，以供后续参考。introduction支持用户在数十亿点数百亿边的复杂异构图上进行模型训练。可独立使用，也可配合TF/XDL相比文本、语音和图像领域的数据比较...
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