Graph Database Training Courses

FlockDB is an open source distributed, fault-tolerant graph database for managing wide but shallow network graphs. It was initially used by Twitter to store relationships among users. In this instructor-led, live training, participants will learn how to set up and use a FlockDB database to help answer social media questions such as who follows whom, who blocks whom, etc. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure FlockDB
• Understand the unique features of FlockDB, relative to other graph databases such Neo4j
• Use FlockDB to maintain a large graph dataset
• Use FlockDB together with MySQL to provide provide distributed storage capabilities
• Query, create and update extremely fast graph edges
• Scale FlockDB horizontally for use in on-line, low-latency, high throughput web environments

Audience

• Developers
• Database engineers

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Many real world problems can be described in terms of graphs. For example, the Web graph, the social network graph, the train network graph and the language graph. These graphs tend to be extremely large; processing them requires a specialized set of tools and processes -- these tools and processes can be referred to as Graph Computing (also known as Graph Analytics). In this instructor-led, live training, participants will learn about the technology offerings and implementation approaches for processing graph data. The aim is to identify real-world objects, their characteristics and relationships, then model these relationships and process them as data using a Graph Computing (also known as Graph Analytics and Distributed Graph Processing) approach. We start with a broad overview and narrow in on specific tools as we step through a series of case studies, hands-on exercises and live deployments. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how graph data is persisted and traversed.
• Select the best framework for a given task (from graph databases to batch processing frameworks.)
• Implement Hadoop, Spark, GraphX and Pregel to carry out graph computing across many machines in parallel.
• View real-world big data problems in terms of graphs, processes and traversals.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

JanusGraph е графична база данни за съхранение и търсене на графики, съдържащи стотици милиарди вертикали и ръбове, разпределени в мулти-машинни кластери. Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към инженери, които искат да използват JanusGraph за обработка на много големи графики, които изискват абнормално съхранение и компютърни способности. В края на обучението участниците ще могат да:

Създаване и инсталиране JanusGraph. Интегрирайте JanusGraph с множество системи за съхранение (Cassandra, HBase и т.н.) и множество софтуер за индексиране (Elasticsearch, Solr и т.н.и т; и т; Конфигуриране на няколко машини в кластер за използване от JanusGraph. Търсете базата данни с помощта на езика на търсенето в Гремлин. Обработване на графични данни в мащаб, извън това, което една машина може да осигури. Поддържа хиляди конкурентни потребители, които преминават през графични данни в реално време. Изискване на графични данни за анализ.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и упражнения. Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Относителни, базирани на таблици бази данни като Oracle и MySQL отдавна са стандарт за организиране и съхранение на данни. Въпреки това, нарастващият размер и флуидност на данните са направили трудно за тези традиционни системи да изпълняват ефективно много сложни запитвания по данните. Представете си замяната на съхранението на данни на базата на редове и колони с съхранението на данни на базата на обекти, чрез което субектите (напр. човек) могат да бъдат съхранени като данни, а след това лесно да се търсят въз основа на тяхната обширна, многолинейна връзка с други възли. И си представете, че търсите тези връзки и свързаните с тях обекти и свойства с помощта на компактна синтеза, до 20 пъти по-светла от SQL. Ето какво предлагат графичните бази данни, като neo4j. В това обучение, ръководено от инструктори, ние ще създадем живо проект и ще практикуваме уменията за моделиране, управление и достъп до вашите данни с помощта на neo4j. Ние контрастираме и сравняваме графични бази данни с SQL базирани бази данни, както и други NoSQL бази данни и разясняваме кога и къде има смисъл да се прилагат всяка от тях в рамките на вашата инфраструктура. Формат на курса

Тежък акцент върху практиката. Повечето от концепциите се научават чрез проби, упражнения и практическо развитие.

Neo4j AuraDB is a fully-managed graph database service. It is fast, reliable, and fully-automated, making it easy to build graph database applications in the cloud. This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Neo4j AuraDB graph database to build cloud applications with high availability and zero administration. By the end of this training, participants will be able to:

• Set up the necessary development environment to start developing graph database applications with Neo4j AuraDB.
• Understand the features, core concepts, and architecture of Neo4j AuraDB.
• Learn how to build and scale graph database applications in the cloud.
• Enhance cloud security with AuraDB's pre-configured authentication and encryption features.
• Migrate existing Neo4j databases to AuraDB.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Blazegraph is an open source, Java-based RDF graph database for storing and representing data with complex relationships. It supports Blueprints and RDF/SPARQL 1.1. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Blazegraph to capture complex data in graph format for retrieval from a number of sample applications. All exercises will be carried out hands-on in a live-lab environment. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Blazegraph in standalone mode, clustered mode (optional) or embedded mode (optional)
• Create, test and deploy a sample application to query complex data in a Blazegraph data store
• Understand how to leverage GPU (graphics processing unit) to accelerate computations

Audience

• Developers

Format of the Course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.