Oracle强力推动度数感知并行计算（oracle 与度数并行）

Oracle强力推动度数感知并行计算

近年来，随着大数据、云计算和等技术的不断发展，计算机系统的数据处理能力越来越成为制约其发展的瓶颈。为了解决这一问题，各大厂商都纷纷推出了各种分布式计算、并行计算等技术。其中，Oracle则积极推动度数感知并行计算，以提升计算机系统的并行计算能力。

什么是度数感知并行计算？

度数感知并行计算，即根据不同节点的度数信息，对计算任务进行相应的分配和调度，从而达到最优的计算效果。在图论中，每个节点的度数指的是和该节点相连的边的数量。一般来说，大部分情况下，节点的度数越大，其参与计算的概率也越大。因此，通过对节点度数的感知，可以有效提高并行计算效率。

Oracle的更新

在最近的一次更新中，Oracle加强了其Graph Studio的功能，使其支持度数感知并行计算。Graph Studio是Oracle提供的一款图处理工具，用于构建大规模的图、对图进行加工处理以及进行图计算。更新后的Graph Studio支持多种不同的度数感知算法，包括最大点覆盖、最小连通度以及最大独立集等。

在使用Graph Studio构建图时，用户可以通过简单的拖拽操作，将节点和边连接起来。然后，该工具会自动将图分成多个子图，并根据不同子图中节点的度数信息进行相应的分配和调度。在计算过程中，该工具会保证每个子图中参与计算的节点数量尽可能相等，从而提高整体的并行计算效率。同时，用户也可以根据需要自行调整节点的权重，从而进一步提高计算的准确率和效率。

示范代码

在使用Graph Studio进行度数感知并行计算时，我们可以通过以下示范代码来实现：

from pyflink.datasets import DataSet
from pyflink.datastream import StreamExecutionEnvironment
from pyflink.table import TableConfig, BatchTableEnvironment, StreamTableEnvironment
from pyflink.table.descriptors import Kafka, Json, Rowtime, Schema
from pyflink.table.udf import udf
from pyflink.table.window import Tumble

# define UDF for weighted sum
@udf(result_type=DOUBLE())
def weighted_sum(values, weights):
    return sum([value*weight for value, weight in zip(values, weights)])
# set up kafka connector for input data
kafka_props = {
  'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
  'group.id': 'my-group'
}

# create Graph Studio instance and specify degree-aware algorithm 
g = graphstudio.GraphStudio()
algorithm = graphstudio.degree_aware_algorithm()

# add vertices to the graph
g.add_vertex("a", {"weight": 1})
g.add_vertex("b", {"weight": 2})
g.add_vertex("c", {"weight": 3})
# add edges to the graph 
g.add_edge("a", "b", {"weight": 0.5})
g.add_edge("a", "c", {"weight": 1})
g.add_edge("b", "c", {"weight": 2})
# set up table environment for stream processing 
env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
t_config = TableConfig()
t_env = StreamTableEnvironment.create(env, t_config)
# set up kafka source and sink tables 
t_env.connect(Kafka()
    .version('universal')
    .topic('input')
    .properties(kafka_props)
    .start_from_latest()
    .json_schema('{"type":"object","properties":{"eventTime":{"type":"string","format":"date-time"},"id":{"type":"string"},"value":{"type":"double"}}}')
    .to_configuration()
).with_format(Json()
    .fl_on_missing_field(True)
    .derive_schema()
).with_schema(
    Schema()
    .field("event_time", DataTypes.TIMESTAMP(3)).rowtime(Rowtime().timestamps_from_field("eventTime").watermarks_periodic_bounded(60000))
    .field("id", DataTypes.STRING())
    .field("value", DataTypes.DOUBLE())
).create_temporary_table("input")

t_env.connect(Kafka()
    .version('universal')
    .topic('output')
    .properties(kafka_props)
    .sink_partitioner_fixed()
    .to_configuration()
).with_format(FormatDescriptor.json()).with_schema(Schema().field("id", DataTypes.STRING()).field("result", DataTypes.DOUBLE())).create_temporary_table("output")

# define stream processing logic
t_env.from_path("input") \
    .window(Tumble.over("1.minutes").on("event_time").alias("w")) \
    .group_by("w, id") \
    .select("id, weighted_sum(collect(value), collect(g.get_vertex(id).attribute('weight'))).alias('result')") \
    .to_pandas().apply(lambda x: t_env.get_config().get_configuration().set_string("graphstudio.config.weights." + x['id'], str(x['weight']))) 
# execute the job
t_env.execute('graphstudio-example')

总结

作为一家拥有30多年历史的数据库软件厂商，Oracle一直以来致力于研发创新的技术，并不断推动着计算机系统的发展。其图计算工具Graph Studio的度数感知并行计算功能的推出，也为行业内其他厂商提供了可借鉴之处，相信在未来的时间里，其他公司也会积极响应这个趋势，推出更多适用于大规模数据处理的技术和工具。