TuGraph Analytics

TuGraph Analytics是蚂蚁集团开源的分布式流式图计算引擎,支持SQL+GQL融合语言,适用于数仓加速、金融风控等场景,提供流批一体计算和云原生部署支持。

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项目地址: https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics## 项目文档地址: https://tugraph-analytics.readthedocs.io/en/latest/index_cn/## 博客地址: https://tugraph-analytics.github.io/## 类别:Java## 项目描述:GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics)是蚂蚁集团开源的分布式流式图计算引擎,已广泛应用于数仓加速、金融风控、知识图谱以及社交网络等场景。TuGraph-Analytics的核心能力是以自研图存储为数据底座,支持用户书写SQL+GQL的融合语言,驱动流批一体的流式图计算。使用TuGraph-Analytics,用户可以继续沿用SQL进行查询,利用引擎的自动转图查询,同时享受图计算极大的性能优势红利。在任何时候,用户可以无缝切换到GQL等图查询语言,以高效处理复杂多度的关系运算,如3度以上的Join、各类图算法、图特征分析等。基于图表一体、流批一体的计算引擎,用户可以自然忽略流和批的区隔,只需关注业务需求,计算将在实时计算和离线分析之间无缝切换。## 使用 TuGraph-Analytics 的好处:* 支撑万亿级别超大规模图服务的稳定性* 内建图研发管理平台,一站式图计算* 业界独创的SQL+GQL融合语言,无需学习,以SQL驱动图计算* 流批一体的 API 描述,支持自定义图计算任务* 图和表集成处理* 基于K8S的云原生部署支持### 使用案例一 无需学习,零基础开始SQL图计算TuGraph-Analytics提供融合GQL和SQL样式的查询语言,使得图计算的结果与表查询等价。这意味着下图中GQL和SQL两种描述都可以达到类似的效果,用户无需预先学习专业图查询语言,即可使用SQL驱动图计算。code_styleGeaFlow DSL引擎层支持了SQL中的Join自动转化为GQL执行,同时支持常用的Project、Filter、Aggregate等一系列SQL操作转为图计算执行。用户可以自由混用SQL和GQL样式查询,同时做图匹配和表查询。使用表建模的分析系统只支持SQL join一种方式进行关系分析,这在复杂场景中能力十分局限。图建模的TuGraph-Analytics支持用户在任何时候,无缝切换到专业性强的图查询语言,以高效处理SQL难以表达的复杂关系运算。### 使用案例二 进行复杂流图匹配,洞察商业价值使用专业图计算系统TuGraph-Analytics,只需40行代码,即可搭建一个端到端的循环交易实时检测系统。首先我们使用历史数据创建交易大图,命名为ethereum_transaction_network。 接着把来自Kafka的实时交易流table_new_trade不断添加到命名为ethereum_transaction_network的图中。image每当有新的交易到达的时刻,系统都将触发一次3跳循环交易模式的检查, 把更新的结果存入位于Kafka的外部表tbl_circular_trade,可以很方便地分发给下游组件。打开一个Kafka Producer,产生消息流,将交易不断发送给Kafka,如左侧终端窗口所示。 最新的循环交易检出结果打印在右侧的Kafka Consumer窗口中。image当添加一些新的交易日志时,右侧的Kafka Consumer窗口中也实时更新了新的循环交易检出结果,响应十分迅速。image此案例中,GeaFlow结合Kafka轻松搭建起交易听单->交易网络生成->实时循环交易检出->给下游发送消息完整的金融级实时解决方案。### 使用案例三 利用内建Console进行研发管理通过管控平台Console,分析人员可以提交一系列研究作业。 这些图查询作业会通过GeaFlow引擎自动提交到K8S集群中分布式地运行,大大提高了数据分析的能力和效率。在GeaFlow Console中新增图任务,任务类型选择“HLA”, 并上传jar包,其中entryClass为算法主函数所在的类。 点击“提交”,创建任务。image点击”发布”,可进入作业详情界面,点击“提交”即可提交作业。image运行的图查询均可在Console界面查看,方便回溯和管理,并且可在作业详情中查看运行详情,image### 使用案例四 自研图算法,嵌入GQL语言执行用户可以基于UDGA(User Defined Graph Algorithm)接口实现自定义图算法。通过将UDGA上传至console平台,可以类似SQL Function的方式在GQL查询中调用。image用户可以在GQL图查询语句中嵌入图算法,使用方式如下所示:roomsqlINSERT INTO tbl_resultCALL wcc() YIELD (vid, component)RETURN vid, component;内置算法或者UDF在BuildInSqlFunctionTable中进行注册。对于非内置算法,可以通过create function语句来创建。roomsqlCreate funciton wcc as 'com.antgroup.geaflow.dsl.udf.graph.WeakConnectedComponents';## 系统设计图TuGraph Analytics开源技术架构一共分为五个部分:* DSL层:即语言层。TuGraph Analytics设计了SQL+GQL的融合分析语言,支持对表模型和图模型统一处理。* Framework层:即框架层。TuGraph Analytics设计了面向Graph和Stream的两套API支持流、批、图融合计算,并实现了基于Cycle的统一分布式调度模型。* State层:即存储层。TuGraph Analytics设计了面向Graph和KV的两套API支持表数据和图数据的混合存储,整体采用了Sharing Nothing的设计,并支持将数据持久化到远程存储。* Console平台:TuGraph Analytics提供了一站式图研发平台,实现了图数据的建模、加工、分析能力,并提供了图作业的运维管控支持。* 执行环境:TuGraph Analytics可以运行在多种异构执行环境,如K8S、Ray以及本地模式。TuGraph Analytics开源技术架构## Benchmark我们模拟依次执行一跳、两跳和三跳关系运算的场景。足以见得,越是复杂的多跳关系计算,关系模型中Join的性能表现越差。在总时间对比中,利用图的Match计算能够节约超过90%的耗时。total_time------------------------GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源,欢迎大家关注!!!欢迎给我们 Star 哦!Welcome to give us a Star!GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics## 微信群image

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