graphlabpython的简单介绍

图计算框架有哪些?Graphscope怎么样?

一切的起源：Pregel 虽然图计算本身的历史比计算机的还要长，但如果说要找一个现代图计算框架的起源的话，由 Google 在 10 年的 SIGMOD 上公开的 Pregel 系统应该是众望所归的。

图计算框架，基本上都遵循分布式同步(Bulk Synchronous Parallell，BSP)计算模式。基于BSP模式目前有两种比较成熟的图计算框架：，他们是Pregel 和 GraphLab。

一个是图数据库，一个是图数据分析，可以理解为GeaBase是存储数据的柜子，GraphScope就是在这个柜子里找东西的整个过程。但是GraphScope号称是一站式的平台，所以它里面应该也有些图数据库基础的功能。

1、说到图计算，我们首先想到NetworkX，我们使用它跑大规模数据时，经常会碰到内存不足以及分析速度慢，因为Networkx只支持单机运行，而GraphScope不仅兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。

2、SSSP算法上，GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快1738倍，最快在datagen-2_zf数据集上快了292倍。

3、一个是图数据库，一个是图数据分析，可以理解为GeaBase是存储数据的柜子，GraphScope就是在这个柜子里找东西的整个过程。但是GraphScope号称是一站式的平台，所以它里面应该也有些图数据库基础的功能。

4、我们使用Neo4j跑大规模数据时，经常会碰到内存不足以及分析速度慢，因为它只支持单机运行，而GraphScope不仅兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。

5、一切的起源：Pregel 虽然图计算本身的历史比计算机的还要长，但如果说要找一个现代图计算框架的起源的话，由 Google 在 10 年的 SIGMOD 上公开的 Pregel 系统应该是众望所归的。

我们使用Neo4j跑大规模数据时，经常会碰到内存不足以及分析速度慢，因为它只支持单机运行，而GraphScope不仅兼容NetworkX的API，而且支持分布式部署运行，性能更优。

Neo4j就是一个数据库（可以理解成一个类似HBASE的东西，不过Neo4j是几乎是单机数据库，于HBASE不同，HBASE的数据时存储在 HDFS上，由HDFS进行维护，HDFS将数据存储在exfat等单机文件系统上。

· 图计算学习难度强，成本大，门槛高。· 图的规模和数据量大，计算复杂，效率低。基于以上问题，阿里巴巴达摩院研发出GraphScope（一站式图计算平台）。针对实际生产中图计算的挑战，提供一站式解决方案。

GraphScope、NetworkX、JanusGraph、TigerGraph、Dgraph这些都是，比如GraphScope的代码可以在GitHub上面查看，它是阿里达摩院研发的一站式图计算系统，应该还是比较权威。

如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。

Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，Spark可以在Hadoop上运行，并且可以替代Hadoop中的某些组件，如MapReduce。但是，Spark和Hadoop并非直接的竞争关系，而是可以协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。

hadoop是分布式系统基础架构，是个大的框架，spark是这个大的架构下的一个内存计算框架，负责计算，同样作为计算框架的还有mapreduce，适用范围不同，比如hbase负责列式存储，hdfs文件系统等等。

1、Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。

2、Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

3、大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，因此就需要我们使用更为先进的现代化工具，以下是几款常用软件：思迈特软件Smartbi大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。

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