Formation Building Graph Databases with Neo4j AuraDB

Dans cette formation pratique, dirigée par un instructeur, nous mettrons en place un projet réel et mettrons en pratique les compétences pour modéliser, gérer et accéder à vos données à l'aide de neo4j. Nous opposerons et comparerons les bases de données graphiques aux bases de données basées sur les SQL ainsi qu'aux autres bases de données NoSQL et nous préciserons quand et où il est judicieux d'implémenter chacune d'entre elles dans votre infrastructure.

FlockDB est une base de données de graphe distribuée, ouverte et déficiente, pour la gestion de graphes de réseau larges mais peu profonds Il a été initialement utilisé par Twitter pour stocker les relations entre les utilisateurs Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment configurer et utiliser une base de données FlockDB pour répondre aux questions des médias sociaux, par exemple qui suit qui, qui bloque qui, etc À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez et configurez FlockDB Comprendre les caractéristiques uniques de FlockDB, par rapport à d'autres bases de données graphiques telles que Neo4j Utilisez FlockDB pour gérer un jeu de données de graphique volumineux Utilisez FlockDB avec MySQL pour fournir des capacités de stockage distribué Interrogez, créez et mettez à jour les bords de graphes extrêmement rapides Scale FlockDB horizontalement pour une utilisation dans les environnements Web en ligne, à faible débit et à haut débit Public Développeurs Les ingénieurs de bases Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants découvriront les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques. L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et leurs relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter en tant que données à l'aide d'une approche Graph Computing (également connue sous le nom de Graph Analytics). Nous commencerons par une vue d'ensemble et nous nous concentrerons sur des outils spécifiques au fil d'une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre comment les données des graphes sont persistées et parcourues.
• Sélectionner le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données de graphes aux frameworks de traitement par lots.)
• Mettre en œuvre Hadoop, Spark, GraphX et Pregel pour effectuer des calculs de graphes sur de nombreuses machines en parallèle.
• Voir les problèmes de big data du monde réel en termes de graphes, de processus et de traversées.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent utiliser JanusGraph pour traiter de très grands graphes nécessitant une capacité de stockage et de calcul anormale.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer JanusGraph.
• Intégrer JanusGraph avec plusieurs systèmes de stockage (Cassandra, HBase, etc.) et plusieurs logiciels d'indexation (Elasticsearch, Solr, etc.). 
• Configurer plusieurs machines dans un cluster pour l'utilisation par JanusGraph.
• Interroger la base de données à l'aide du langage d'interrogation Gremlin.
• Traiter les données graphiques à grande échelle, au-delà de ce qu'une seule machine peut fournir.
• Support de milliers d'utilisateurs simultanés parcourant les données graphiques en temps réel.
• Rechercher des données graphiques à des fins d'analyse.

Blazegraph est une base de données de graphes RDF Java open source permettant de stocker et de représenter des données avec des relations complexes. Il supporte les plans et RDF / SPARQL 1.1.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Blazegraph pour capturer des données complexes au format graphique afin de les récupérer à partir d'un certain nombre d'applications. Tous les exercices seront effectués dans un environnement de laboratoire réel.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Installer et configurer Blazegraph en mode autonome, en mode cluster (facultatif) ou incorporé (en option)
• Créer, tester et déployer un exemple d'application pour interroger des données complexes dans un magasin de données Blazegraph
• Comprendre comment exploiter le GPU (unité de traitement graphique) pour accélérer les calculs

Public

• Développeurs

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.