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Titan is a scalable graph database optimized for storing and querying graphs containing hundreds of billions of vertices and edges distributed across a multi-machine cluster. Titan is a transactional database that can support thousands of concurrent users executing complex graph traversals in real time. In addition, Titan provides the following features: Elastic and linear scalability for a growin
NoSQLデータモデリング技法.markdown #NoSQLデータモデリング技法 原文：NoSQL Data Modeling Techniques « Highly Scalable Blog I translated this article for study. contact matope[dot]ono[gmail] if any problem. NoSQLデータベースはスケーラビリティ、パフォーマンス、一貫性といった様々な非機能要件から比較される。NoSQLのこの側面は実践と理論の両面からよく研究されている。ある種の非機能特性はNoSQLを利用する主な動機であり、NoSQLシステムによく適用されるCAP定理がそうであるように分散システムの基本的原則だからだ。一方で、NoSQLデータモデリングはあまり研究されておらず、リレーショナルデータベースに見られるようなシステマティック
AvocadoDB is an easy to use mostly memory, high performance, open source db with a unique combination of features like support for graph & geo algorithms.We recently started a new open source project – a nosql database called AvocadoDB. Key features include: Schema-free schemata let you combine the space efficiency of MySQL with the performance power of NoSQL Use AvocadoDB as an application server
Graphs are ubiquitous. Social or P2P networks, thesauri, route planning systems, recommendation systems, collaborative filtering, even the World Wide Web itself is ultimately a graph! Given their importance, it’s surely worth spending some time in studying some algorithms and models to represent and work with them effectively. In this short article, we’re going to see how we can store a graph in a
Related is meant to be a simple graph database that is fun, free and easy to use. The intention is not to compete with "real" graph databases like Neo4j, but rather to be a replacement for a relational database when your data is better described as a graph. For example when building social software. Related is very similar in scope and functionality to Twitters FlockDB, but is among other things d
ようこそ、GraphDB Vertex JPへ。 GraphDB、最近話には聞くけどもどう使うべきかいまいち掴めないという方も多いかと思います。私自身も色々模索している最中ですが、既存のRDBやKVSともまた違った世界のため最初はどう扱っていいかわからないかわかりませんでした。しかし実際にサーバを起動し、動作を試すと少しずつですが理解できるようになるはずです。 しかし現時点（2011年9月）では情報が少なく、具体的に何をすればいいのか非常にわかりにくいのが実情かと思います。そこでこのページでは簡単にGraphDBを体験する方法を書きました。 今回はOrientDBを例にしていきますが、GraphDB共通で使えるインターフェイスのTinkerPop、Gremlinを利用しているのでNeo4jのデータベースでも同じように利用が可能なはずです。 ※この記事は自サイトに書いたものをアレンジしました
Franz periodically distributes newsletters to its Semantic Technologies, and Common Lisp based Enterprise Development Tools mailing lists, providing information on related upcoming events and new software product developments. The latest newsletter is displayed below. Previous issues are listed in the Newsletter Archive. Webcast - Navigating Time and Probability in Knowledge Graphs Thursday, March
ref: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1582723大規模グラフ処理フレームワーク Pregel の論文を読み, BSP (Bulk Synchronous Parallel) モデルで実装したいグラフのアルゴリズムがいくつかあったのでオープンソース実装を探してみた. GoldenOrb, Phoebus, HAMA (汎用的なBSP model), そして Bagel などいくつかの実装があるようで, GoldenOrb は Java, Phoebus は Erlang で実装されており, Bagel は Scala で書かれている. Bagel は Spark 上で動くシンプルな実装 (たったの 150 行程度) で, 大規模なタスクに対してもスケールする運用が可能に思えたので Bagel を使ってみることにした. (Phoebus は
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* UPDATE[29/11/2010] : Added support for 'Aggregate' function PHOEBUS ======= Contents -------- * Introduction * Computational Model * Distributed Processing * Getting it to work * Pluggable Storage and True Multi-Node Distribution with HDFS and Thrift * Next Steps * References Introduction ------------ Phoebus is a system written in Erlang for Distributed processing of very large graphs that span
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