Soumettre la recherche
Mettre en ligne
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
•
Télécharger en tant que PPTX, PDF
•
15 j'aime
•
7,455 vues
K
Keiichiro Seida
Suivre
「Neo4j ユーザー勉強会 #6」の発表資料
Lire moins
Lire la suite
Technologie
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 41
Télécharger maintenant
Recommandé
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
Takahiro Inoue
異次元のグラフデータベースNeo4j
異次元のグラフデータベースNeo4j
昌桓 李
DBスキーマもバージョン管理したい!
DBスキーマもバージョン管理したい!
kwatch
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
Recruit Technologies
ドメイン駆動設計 at DDD.rb #5
ドメイン駆動設計 at DDD.rb #5
啓 杉本
サイバージェント 秋葉原ラボのHBase 活用事例
サイバージェント 秋葉原ラボのHBase 活用事例
cyberagent
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
ippei_suzuki
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Yuki Morishita
Recommandé
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
「GraphDB徹底入門」〜構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く〜
Takahiro Inoue
異次元のグラフデータベースNeo4j
異次元のグラフデータベースNeo4j
昌桓 李
DBスキーマもバージョン管理したい!
DBスキーマもバージョン管理したい!
kwatch
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
RDB技術者のためのNoSQLガイド NoSQLの必要性と位置づけ
Recruit Technologies
ドメイン駆動設計 at DDD.rb #5
ドメイン駆動設計 at DDD.rb #5
啓 杉本
サイバージェント 秋葉原ラボのHBase 活用事例
サイバージェント 秋葉原ラボのHBase 活用事例
cyberagent
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
グラフデータベース:Neo4j、そしてRDBからの移行手順の紹介
ippei_suzuki
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Apache tinkerpopとグラフデータベースの世界
Yuki Morishita
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Masatoshi Tada
ナレッジグラフ/LOD利用技術の入門(後編)
ナレッジグラフ/LOD利用技術の入門(後編)
KnowledgeGraph
マスターデータの キャッシュシステムの改善の話
マスターデータの キャッシュシステムの改善の話
natsumi_ishizaka
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
NTT DATA OSS Professional Services
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
Recruit Technologies
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Shinsuke Sugaya
イミュータブルデータモデル(入門編)
イミュータブルデータモデル(入門編)
Yoshitaka Kawashima
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
Y Watanabe
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
Recruit Technologies
ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門
KnowledgeGraph
グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives
グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives
昌桓 李
イミュータブルデータモデルの極意
イミュータブルデータモデルの極意
Yoshitaka Kawashima
GraphQL入門 (AWS AppSync)
GraphQL入門 (AWS AppSync)
Amazon Web Services Japan
はじめてのElasticsearchクラスタ
はじめてのElasticsearchクラスタ
Satoyuki Tsukano
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門
大樹 小倉
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
Takuto Wada
SoR 2.0 基幹システムの再定義と再構築
SoR 2.0 基幹システムの再定義と再構築
増田 亨
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
mosa siru
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
Shogo Wakayama
PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
Holden Karau
The Graph Traversal Programming Pattern
The Graph Traversal Programming Pattern
Marko Rodriguez
Neo4j を Javaプログラムから使う
Neo4j を Javaプログラムから使う
Masahiro Satake
Contenu connexe
Tendances
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Masatoshi Tada
ナレッジグラフ/LOD利用技術の入門(後編)
ナレッジグラフ/LOD利用技術の入門(後編)
KnowledgeGraph
マスターデータの キャッシュシステムの改善の話
マスターデータの キャッシュシステムの改善の話
natsumi_ishizaka
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
NTT DATA OSS Professional Services
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
Recruit Technologies
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Shinsuke Sugaya
イミュータブルデータモデル(入門編)
イミュータブルデータモデル(入門編)
Yoshitaka Kawashima
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
Y Watanabe
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
Recruit Technologies
ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門
KnowledgeGraph
グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives
グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives
昌桓 李
イミュータブルデータモデルの極意
イミュータブルデータモデルの極意
Yoshitaka Kawashima
GraphQL入門 (AWS AppSync)
GraphQL入門 (AWS AppSync)
Amazon Web Services Japan
はじめてのElasticsearchクラスタ
はじめてのElasticsearchクラスタ
Satoyuki Tsukano
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門
大樹 小倉
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
Takuto Wada
SoR 2.0 基幹システムの再定義と再構築
SoR 2.0 基幹システムの再定義と再構築
増田 亨
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
mosa siru
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
Shogo Wakayama
PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
Holden Karau
Tendances
(20)
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
Java ORマッパー選定のポイント #jsug
ナレッジグラフ/LOD利用技術の入門(後編)
ナレッジグラフ/LOD利用技術の入門(後編)
マスターデータの キャッシュシステムの改善の話
マスターデータの キャッシュシステムの改善の話
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
Apache Sparkに手を出してヤケドしないための基本 ~「Apache Spark入門より」~ (デブサミ 2016 講演資料)
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
リクルートのWebサービスを支える共通インフラ「RAFTEL」
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
Fess/Elasticsearchを使った業務で使える?全文検索への道
イミュータブルデータモデル(入門編)
イミュータブルデータモデル(入門編)
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
ツール比較しながら語る O/RマッパーとDBマイグレーションの実際のところ
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け
ナレッジグラフ入門
ナレッジグラフ入門
グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives
グラフデータの視覚化ツールーTom Sawyer Perspectives
イミュータブルデータモデルの極意
イミュータブルデータモデルの極意
GraphQL入門 (AWS AppSync)
GraphQL入門 (AWS AppSync)
はじめてのElasticsearchクラスタ
はじめてのElasticsearchクラスタ
Pythonによる黒魔術入門
Pythonによる黒魔術入門
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
SQLアンチパターン - 開発者を待ち受ける25の落とし穴 (拡大版)
SoR 2.0 基幹システムの再定義と再構築
SoR 2.0 基幹システムの再定義と再構築
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
マイクロにしすぎた結果がこれだよ!
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
SQL大量発行処理をいかにして高速化するか
PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
PySparkによるジョブを、より速く、よりスケーラブルに実行するための最善の方法 ※講演は翻訳資料にて行います。 - Getting the Best...
En vedette
The Graph Traversal Programming Pattern
The Graph Traversal Programming Pattern
Marko Rodriguez
Neo4j を Javaプログラムから使う
Neo4j を Javaプログラムから使う
Masahiro Satake
Alfresco勉強会#25 ワークフロー入門
Alfresco勉強会#25 ワークフロー入門
Takeshi Totani
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
Mitsutoshi Kiuchi
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Keiichiro Ono
Python neo4j cytoscapejsでデータ可視化入門
Python neo4j cytoscapejsでデータ可視化入門
Nao Oec
SQLまで使える高機能NoSQLであるCouchbase Serverの勉強会資料
SQLまで使える高機能NoSQLであるCouchbase Serverの勉強会資料
樽八 仲川
グラフデータベース入門
グラフデータベース入門
Masaya Dake
En vedette
(8)
The Graph Traversal Programming Pattern
The Graph Traversal Programming Pattern
Neo4j を Javaプログラムから使う
Neo4j を Javaプログラムから使う
Alfresco勉強会#25 ワークフロー入門
Alfresco勉強会#25 ワークフロー入門
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
(2017.6.9) Neo4jの可視化ライブラリまとめ
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Cytoscapeの現状とCyberinfrastructure
Python neo4j cytoscapejsでデータ可視化入門
Python neo4j cytoscapejsでデータ可視化入門
SQLまで使える高機能NoSQLであるCouchbase Serverの勉強会資料
SQLまで使える高機能NoSQLであるCouchbase Serverの勉強会資料
グラフデータベース入門
グラフデータベース入門
Similaire à Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
日本発オープンソース!! スケールアウト型データベース GridDB入門 ~ GitHubからダウンロードして使ってみましょう ~
日本発オープンソース!! スケールアウト型データベース GridDB入門 ~ GitHubからダウンロードして使ってみましょう ~
griddb
Apexデザインパターン
Apexデザインパターン
Salesforce Developers Japan
red-hat-forum-2017-openshift-baremetal-deployment
red-hat-forum-2017-openshift-baremetal-deployment
Tetsuya Sodo
Google App Engine for Java
Google App Engine for Java
Takuya Tsuchida
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
FwardNetwork
初めての Data api cms どうでしょう - 大阪夏の陣
初めての Data api cms どうでしょう - 大阪夏の陣
Yuji Takayama
JavaScript 実践講座 Framework, Tool, Performance
JavaScript 実践講座 Framework, Tool, Performance
クラスメソッド株式会社
エンタープライズ分野での実践AngularJS
エンタープライズ分野での実践AngularJS
Ayumi Goto
Data apiで実現 進化するwebの世界
Data apiで実現 進化するwebの世界
Yuji Takayama
zabbixを使ったクラウド環境の監視とツール連携
zabbixを使ったクラウド環境の監視とツール連携
NHN テコラス株式会社
Metaprogramming Universe in C# - 実例に見るILからRoslynまでの活用例
Metaprogramming Universe in C# - 実例に見るILからRoslynまでの活用例
Yoshifumi Kawai
OSC2014.Enterprise Zabbix-JobScheduler連携ツールHyClopsJobMonitoringによる運用システムOSS化の実現
OSC2014.Enterprise Zabbix-JobScheduler連携ツールHyClopsJobMonitoringによる運用システムOSS化の実現
Daisuke Ikeda
ApexトリガのBest Practiceを目指して
ApexトリガのBest Practiceを目指して
Takahiro Yonei
ソーシャルアプリ勉強会(第一回資料)配布用
ソーシャルアプリ勉強会(第一回資料)配布用
Yatabe Terumasa
アプリを成長させるためのログ取りとログ解析に必要なこと
アプリを成長させるためのログ取りとログ解析に必要なこと
Takao Sumitomo
明日から使える Java SE 7
明日から使える Java SE 7
Yuichi Sakuraba
初めての Data API CMS どうでしょう - 仙台編 -
初めての Data API CMS どうでしょう - 仙台編 -
Yuji Takayama
Windows ストア lob アプリ開発のためのガイダンスとフレームワークのご紹介 rev
Windows ストア lob アプリ開発のためのガイダンスとフレームワークのご紹介 rev
Shotaro Suzuki
StackStormを活用した運用自動化の実践
StackStormを活用した運用自動化の実践
Shu Sugimoto
I Log On Saa S
I Log On Saa S
totty jp
Similaire à Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
(20)
日本発オープンソース!! スケールアウト型データベース GridDB入門 ~ GitHubからダウンロードして使ってみましょう ~
日本発オープンソース!! スケールアウト型データベース GridDB入門 ~ GitHubからダウンロードして使ってみましょう ~
Apexデザインパターン
Apexデザインパターン
red-hat-forum-2017-openshift-baremetal-deployment
red-hat-forum-2017-openshift-baremetal-deployment
Google App Engine for Java
Google App Engine for Java
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
HBaseとSparkでセンサーデータを有効活用 #hbasejp
初めての Data api cms どうでしょう - 大阪夏の陣
初めての Data api cms どうでしょう - 大阪夏の陣
JavaScript 実践講座 Framework, Tool, Performance
JavaScript 実践講座 Framework, Tool, Performance
エンタープライズ分野での実践AngularJS
エンタープライズ分野での実践AngularJS
Data apiで実現 進化するwebの世界
Data apiで実現 進化するwebの世界
zabbixを使ったクラウド環境の監視とツール連携
zabbixを使ったクラウド環境の監視とツール連携
Metaprogramming Universe in C# - 実例に見るILからRoslynまでの活用例
Metaprogramming Universe in C# - 実例に見るILからRoslynまでの活用例
OSC2014.Enterprise Zabbix-JobScheduler連携ツールHyClopsJobMonitoringによる運用システムOSS化の実現
OSC2014.Enterprise Zabbix-JobScheduler連携ツールHyClopsJobMonitoringによる運用システムOSS化の実現
ApexトリガのBest Practiceを目指して
ApexトリガのBest Practiceを目指して
ソーシャルアプリ勉強会(第一回資料)配布用
ソーシャルアプリ勉強会(第一回資料)配布用
アプリを成長させるためのログ取りとログ解析に必要なこと
アプリを成長させるためのログ取りとログ解析に必要なこと
明日から使える Java SE 7
明日から使える Java SE 7
初めての Data API CMS どうでしょう - 仙台編 -
初めての Data API CMS どうでしょう - 仙台編 -
Windows ストア lob アプリ開発のためのガイダンスとフレームワークのご紹介 rev
Windows ストア lob アプリ開発のためのガイダンスとフレームワークのご紹介 rev
StackStormを活用した運用自動化の実践
StackStormを活用した運用自動化の実践
I Log On Saa S
I Log On Saa S
Dernier
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Dernier
(7)
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
Neo4j の「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで
1.
INTELLIGENCE, Ltd ©2012 INTELLIGENCE,
Ltd. All Rights Reserved. INTELLIGENCE, Ltd ©2012 INTELLIGENCE, Ltd. All Rights Reserved. Neo4jの 「データ操作プログラミング」から 「ビジュアライズ」まで 2016.01.25 清田 馨一郎
2.
自己紹介 【名前】 清田 馨一郎 (@seikei1874) 【所属】 キャリアDiv. マーケティング企画統括部 データアナリティクス部 マーケティングテクノロジーグループ 【経歴】 2002年
受託メインの会社に入社 PGから叩き上げでPMまで経験 大手企業の基幹システムからソーシャルゲーム開発まで幅広く経験 2014年4月からインテリジェンスへJOIN 部門内のKPI集計、見える化を進めるシステムの開発、運用を担当 石抱き
3.
これから話す内容は、個人の見解であり、 所属する組織、団体の見解ではありません。 「At your own
risk」でお願いします。 3 | 25-Jan-16 |
4.
Neo4jの利用 サイト流入、回遊状況の集計 一時的にNeo4jに格納し、集計を簡単にしている サイト回遊状況の可視化 まだ、実験段階 なぜ、Neo4jを利用したのか?
遷移数が「不定」なので、RDBでは難易度が高いと思った 4 | 25-Jan-16 |
5.
Rest API / 組み込み(Embedded)
API 5 | 25-Jan-16 |
6.
アーキテクチャ図 6 | 25-Jan-16
| 組み込みAPI REST API JAVA (もしくは、Scala、Groovy などJAVA APIが利用できる 言語) Neo4jサーバー アプリケーション プログラミング言語 REST API クライアント データファイル Neo4j
7.
REST APIと組み込みAPI REST API
Neo4jサーバを起動すれば、即利用可能 REST APIなので、クライアンの言語、FWは問わない 他サーバから呼べる HTTP通信、REST解析が行わるので、若干遅い 基本は、こちらを利用する 組み込みAPI(EmbeddedAPI) JAVA API(JVMで動く言語から利用可) 同じサーバからのみ Neo4jをデータストアとして利用し、大量、高速に処理したい ServerAPIを作成したい 7 | 25-Jan-16 |
8.
集計できるまで データ量 1日分 120万件くらい(計測したい部分のみ)
Mac Book Proで開発 最初 Cypherで、CSVインポート 丸一日でも終わらない 1ページを1ノードとして作成したので、特定のノード間で、数万エッジと偏りが生じる 終端ノードを取得する検索で、偏っていたエッジを全探索していた ReTry(2回目) 1PVを1ノードに変更 13時間くらい 終端ノードの検索が遅い 8 | 25-Jan-16 |
9.
集計できるまで ReTry(3回目) 組み込みAPIを利用 5時間くらい
やはり、終端ノードを検索するクエリが遅い ReTry(4回目) 投入データの前処理で、ユーザ毎に時系列で並べ替える 終端ノードの検索はしないで、追加した終端ノードを保持するように変更 30分くらい 更に並列処理化して、4,5分程度に収める 最大で2億ノードくらいある状態でも実行したが処理速度は、それほど変わらなかった 9 | 25-Jan-16 |
10.
Neo4j REST API OGM(Object
Graph Mapper) SDN4(Spring Data Neo4j) http://projects.spring.io/spring-data-neo4j/ JavaのアプリケーションFWでは、一般的なSpringFrameworkのコンポーネント OGMベース。GraphAwareの社員がフルコミットで開発している。 この社員はOGMのコミッターなので、Javaでの開発であれば、SDN4を選択すべき GraphAware Neo4jに関することを主力とした英国のベンチャー Neo4j関連のOSSを多数公開している http://graphaware.com/products/ GraphAware Framework https://github.com/graphaware/neo4j-framework/ 10 | 25-Jan-16 |
11.
Neo4j JDBC https://github.com/neo4j-contrib/neo4j-jdbc JDBCドライバ経由で、REST
APIと通信できる アプリケーションでの利用は現実的で無く、 DBのビジュアルツールのドライバとして使用すべき DataNucleus 様々なDBのORMライブラリ群らしい Py2Neo、neo4jPHPなど、様々な言語のFWがある 詳しくは、Neo4jデベロッパーサイト http://neo4j.com/developer/language-guides/ 11 | 25-Jan-16 |
12.
OGMのサンプルソース 12 | 25-Jan-16
|
13.
OGM サンプル src └ main ├──
java │ └── jp │ └── co │ └── inte │ ├── Neo4JOGMSample.java │ ├── Neo4jSessionFactory.java │ ├── domain │ │ ├── nodes │ │ │ ├── Movie.java │ │ │ └── Person.java │ │ └── relationships │ │ ├── Acted.java │ │ └── Directed.java │ └── service │ ├── GenericService.java │ ├── PersonService.java │ ├── Service.java │ └── impl │ └── PersonServiceImpl.java └── resources 13 | 25-Jan-16 |
14.
Neo4jOGMSample.java 14 | 25-Jan-16
| /** * 1956年生まれの俳優/女優の名前と、出演した映画のタイトルを出演します。 */ public class Neo4JOGMSample { public static void main(String... args) { PersonService service = new PersonServiceImpl(); Iterable p = service.findByBorn(1956); p.forEach(person -> { System.out.print(person.getName()); // Personノードから「ACTED_IN」でリレーションシップされているMovieノードを取得 List acteds = person.getActed(); acteds.forEach( acted -> { System.out.print(" : " + acted.getMovie().getTitle()); }); System.out.println(); }); } }
15.
Neo4jSessionFactory.java 15 | 25-Jan-16
| import org.neo4j.ogm.session.Session; import org.neo4j.ogm.session.SessionFactory; public class Neo4jSessionFactory { // Entityクラスがあるパッケージ名を渡す private final static SessionFactory sessionFactory = new SessionFactory("jp.co.inte.domain.nodes", "jp.co.inte.domain.relationships"); private static Neo4jSessionFactory factory = new Neo4jSessionFactory(); public static Neo4jSessionFactory getInstance() { return factory; } private Neo4jSessionFactory() { } public Session getNeo4jSession() { return sessionFactory.openSession("http://localhost:7474", "neo4j", "neo"); } }
16.
GenericService.java 16 | 25-Jan-16
| public abstract class GenericService<T> implements Service<T> { private static final int DEPTH_LIST = 0; private static final int DEPTH_ENTITY = 2; private Session session = Neo4jSessionFactory.getInstance().getNeo4jSession(); @Override public Iterable<T> findAll() { return session.loadAll(getEntityType(), DEPTH_LIST); } @Override public T find(Long id) { return session.load(getEntityType(), id, DEPTH_ENTITY); } public abstract Class<T> getEntityType(); }
17.
PersonServiceImpl.java 17 | 25-Jan-16
| public class PersonServiceImpl extends GenericService<Person> implements PersonService { @Override public Iterable<Person> findByBorn(int born) { /** * リレーションシップも返さないとNodeEntityクラスのRelationshipに値が入らないので注意 */ String query = "MATCH (p:Person)-[a:ACTED_IN|DIRECTED]->() where p.born = {born} return p,a"; Session session = Neo4jSessionFactory.getInstance().getNeo4jSession(); Map<String, Integer> params = new HashMap<>(); params.put("born", born); return session.query(getEntityType(), query, params); } @Override public Class<Person> getEntityType() { return Person.class; } }
18.
ノードのドメイン 18 | 25-Jan-16
| /* * アノテーションでLABEL、ノードのプロパティ、リレーションシップタイプなどを指定します。 */ @NodeEntity(label = "Movie") public class Movie { @GraphId private Long id; @Property(name = "title") private String title; @Property(name = "tagline") private String tagline; @Property(name = "released") private Integer released; @Relationship(type = "ACTED_IN", direction = "INCOMING") private Person person; /** Getter、Setterは省略 **/ }
19.
リレーションシップのドメイン 19 | 25-Jan-16
| /* * リレーションシップのエンティティでは、開始、終了ノードもアノテーションで指定できます。 */ @RelationshipEntity(type = "ACTED_IN") public class Acted { @GraphId private Long id; @Property(name = "roles") private List<String> roles; @StartNode private Person person; @EndNode private Movie movie; /** 略 */ }
20.
Embedded API サンプルソース 20 |
25-Jan-16 |
21.
Embedded API 21 |
25-Jan-16 | /** * Neo4J起動 */ GraphDatabaseService graphDatabaseService = new GraphDatabaseFactory() .newEmbeddedDatabaseBuilder(Paths.get("").toFile()) .newGraphDatabase(); /** * 実行中にNeo4j Shellで接続可能 */ GraphDatabaseService graphDatabaseService = new GraphDatabaseFactory() .newEmbeddedDatabaseBuilder(Paths.get("").toFile()) .setConfig(ShellSettings.remote_shell_enabled, "true") .setConfig(ShellSettings.remote_shell_port, "5555") .setConfig(ShellSettings.remote_shell_read_only, "true") .newGraphDatabase(); // 終了 graphDatabaseService.shutdown();
22.
22 | 25-Jan-16
| /* * Ctrl-Cなどの停止が発生した場合の処理 * Neo4Jへの接続を停止する。 */ private static void registerShutdownHook(final GraphDatabaseService graphDatabaseService) { Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread() { @Override public void run() { graphDatabaseService.shutdown(); } }); } // 起動したNeo4jのインスタンスを渡す registerShutdownHook(graphDatabaseService);
23.
23 | 25-Jan-16
| try (Transaction transaction = graphDatabaseService.beginTx()) { // ノードの作成 Node startNode = graphDatabaseService.createNode(DynamicLabel.label("LABEL")); Node endNode = graphDatabaseService.createNode(DynamicLabel.label("LABEL")); // リレーションシップの作成 Relationship rel = startNode.createRelationshipTo(endNode, DynamicRelationshipType.withName("TYPE")); // successs設定しないとプロパティを更新できない transaction.success(); // プロパティの設定 startNode.setProperty("property", "value"); rel.setProperty("property", "value"); transaction.success(); }
24.
24 | 25-Jan-16
| for (Path path : traversal.traverse(node)) { pages.add((String) path.endNode().getProperty("url")); } // トラバーサル TraversalDescription traversal = graphDatabaseService.traversalDescription() .relationships(DynamicRelationshipType.withName("TYPE"), Direction.OUTGOING) .evaluator(path -> { Node node = path.endNode(); // 特定のラベルを持っていなければ含まない if (!node.hasLabel(DynamicLabel.label("LABEL"))) { return Evaluation.EXCLUDE_AND_CONTINUE; } // 目的のプロパティを持っていたら、以降は枝切り String url = (String) node.getProperty("url"); if (url.matches(".*HOGE.*")) { return Evaluation.INCLUDE_AND_PRUNE; } return Evaluation.INCLUDE_AND_CONTINUE; });
25.
REST API Neo4Jサーバを起動すれば、即利用可能
REST APIなので、クライアンの言語、FWは問わない 他サーバから呼べる HTTP通信、REST解析が行わるので、若干遅い 基本は、こちらを利用する 組み込みAPI(EmbeddedAPI) JAVA API(JVMで動く言語から利用可) 同じサーバからのみ Neo4jをデータストアとして利用し、大量、高速に処理したい ServerAPIを作成したい 25 | 25-Jan-16 |
26.
26 | 25-Jan-16
| Server Plugin/ Unmanaged Extension
27.
最初に まとめ 標準のREST APIとCypherの組み合わせで十分なことが多いが パフォーマンスや、トラーバサルを細かく定義したい場合がある Embedded
APIを利用すればパフォーマンスの問題は解決できるが Serverモードとの併用ができない REST API経由でEmbedded APIが利用できるServer APIを自作する Server APIは、「Server Plugin」「Unmanaged Extension」 「Unmanaged Extension」は、Neo4jの管轄外となる どのような影響があるが把握していないが、オフィシャルでは利用を推奨していない 「Unmanaged Extension」では、JSON以外で返せる 27 | 25-Jan-16 |
28.
アーキテクチャ図 28 | 25-Jan-16
| Neo4j サーバ REST クライア ント REST サーバ (JAX-RS) Neo4jのREST API Unmanaged Extension Server Plugin Embedded API データ ファイル HTTP HTTP
29.
Server Pluginの作成 Java。「org.neo4j.server.plugins.ServerPlugin」を継承する 継承先から渡される「GraphDatabaseService」を利用して処理する ServerPluginから返せる値 Node型
Relationship型 Path型 Java プリミティブ型 String型 org.neo4j.server.rest.repr.Representation ServiceLoaderなので、META-INF/services配下に 「org.neo4j.server.plugins.ServerPlugin」ファイルを作成し、 そのファイルにpluginにしたいクラスを記述する $ cat src/main/resources/META-INF/services/org.neo4j.server.plugins.ServerPlugin jp.co.inte.Sample jarを作成して、${NEO4J_HOME}/pluginに配置する 29 | 25-Jan-16 |
30.
30 | 25-Jan-16
| import org.neo4j.graphdb.GraphDatabaseService; import org.neo4j.graphdb.Result; import org.neo4j.graphdb.Transaction; import org.neo4j.server.plugins.Name; import org.neo4j.server.plugins.PluginTarget; import org.neo4j.server.plugins.ServerPlugin; import org.neo4j.server.plugins.Source; public class Sample extends ServerPlugin { @Name("plugin_sample") @PluginTarget(GraphDatabaseService.class) public Long count(@Source GraphDatabaseService graphDb) { Long count = 0L; try(Transaction tx = graphDb.beginTx()) { Result result = graphDb.execute("MATCH (n) return count(n) as cnt"); count = result.next(); count = (Long)ret.get("cnt"); } return count; } }
31.
31 | 25-Jan-16
| $ curl http://localhost:7474/db/data/ { "extensions" : { "Sample" : { "plugin_sample" : "http://localhost:7474/db/data/ext/Sample/graphdb/plugin_sample" } }, "node" : "http://localhost:7474/db/data/node", "node_index" : "http://localhost:7474/db/data/index/node", "relationship_index" : "http://localhost:7474/db/data/index/relationship", "extensions_info" : "http://localhost:7474/db/data/ext", "relationship_types" : "http://localhost:7474/db/data/relationship/types", "batch" : "http://localhost:7474/db/data/batch", "cypher" : "http://localhost:7474/db/data/cypher", "indexes" : "http://localhost:7474/db/data/schema/index", "constraints" : "http://localhost:7474/db/data/schema/constraint", "transaction" : "http://localhost:7474/db/data/transaction", "node_labels" : "http://localhost:7474/db/data/labels", "neo4j_version" : "2.3.0" }
32.
Unmanaged Extensionの作成 32 |
25-Jan-16 | package jp.co.inte; import org.neo4j.graphdb.GraphDatabaseService; import javax.ws.rs.*; import javax.ws.rs.core.Context; import javax.ws.rs.core.MediaType; import javax.ws.rs.core.Response; import java.nio.charset.Charset; @Path("/helloworld") public class UnmanagedPluginSample { private final GraphDatabaseService graphDatabaseService; public UnmanagedPluginSample(@Context GraphDatabaseService graphDatabaseService) { this.graphDatabaseService = graphDatabaseService; } @GET @Produces(MediaType.TEXT_PLAIN) @Path("/{nodeId}") public Response hello(@PathParam("nodeId") long nodeId) { return Response.status(Response.Status.OK).entity( ("Hello World, nodeId=" + nodeId).getBytes( Charset.forName("UTF-8") ) ).build(); } }
33.
Unmanaged Extensionの作成 「neo4j-server.properties」に呼び出したいExtensionを記述する org.neo4j.server.thirdparty_jaxrs_classes=jp.co.inte=/sample/unmanage この例では、パッケージ「jp.co.inte」にあるクラス群を 「/sample/unmanage」で呼ぶ定義。 サンプルコードのパスは「/sample/unmanage/helloworld」となる。 33 |
25-Jan-16 |
34.
もう一度 まとめ 標準のREST APIとCypherの組み合わせで十分なことが多いが パフォーマンスや、トラーバサルを細かく定義したい場合がある Embedded
APIを利用すればパフォーマンスの問題は解決できるが Serverモードとの併用ができない REST API経由でEmbedded APIが利用できるServer APIを自作する Server APIは、「Server Plugin」「Unmanaged Extension」 「Unmanaged Extension」は、Neo4jの管轄外となる どのような影響があるが把握していないが、オフィシャルでは利用を推奨していない 「Unmanaged Extension」では、JSON以外で返せる 34 | 25-Jan-16 |
35.
ビジュアライゼーション 35 | 25-Jan-16
|
36.
ビジュアライゼーション linkurious.js https://github.com/Linkurious/linkurious.js フランスのベンチャーlinkurious(https://linkurio.us/)が提供している Sigma.jsベースのJSライブラリ。 REST
API経由で、Cypherを実行してビジュアライズするJavaScriptが標準で用意 36 | 25-Jan-16 |
37.
ビジュアライゼーション Gephi https://gephi.wordpress.com/ ネットワーク分析 GUIツール
Neo4j Shell-toolsを利用すれば、Gephiで読み込めるデータ形式で出力可能 https://github.com/jexp/neo4j-shell-tools 37 | 25-Jan-16 |
38.
ビジュアライゼーション Popoto.js http://www.popotojs.com/ d3.jsベースのJavaScriptライブラリ インタラクティブなデータ探索が可能 38
| 25-Jan-16 |
39.
まとめ まずは、REST API+RESTフレームワークで検討しよう。 パフォーマンスがでなければ、Server Pluginを検討しよう。 Embeddedモードは最後の手段
Neo4jをバッチ処理のみに使用するなら、Embeddedモード ブラウザでビジュアライズしたければ、Linkrious.jsが良い ネットワーク分析がしたければ、Gephi 39 | 25-Jan-16 |
40.
お願い 知見、試してみた事の共有を是非!! GraphAware、DataNucleusの使い方 ネットワーク分析
Gephiの使い方 Spark GraphXとNeo4jの関係性 – GraphXのデータストアにNeo4jが利用できる? 複雑ネットワーク分析をNeo4jで。 – ネットワークの特徴量、類似性、伝播モデルなどなど 40 | 25-Jan-16 |
41.
41 | 25-Jan-16
|
Télécharger maintenant