Graph Analytics und Data Science Neo4j ergänzt Connector for Apache Spark

Von Martin Hensel |

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Ab sofort ist der Neo4j Connector for Apache Spark verfügbar. Das Integrationstool ermöglicht die einfache Übertragung von Daten zwischen der Neo4j-Graphdatenbank und Apache Spark.

Der Neo4j Connector for Apache Spark ist ab sofort verfügbar
Der Neo4j Connector for Apache Spark ist ab sofort verfügbar
(Bild: Neo4j)

Apache Spark gilt laut Neo4j als Standard-Framework zur Datenverarbeitung in Unternehmen und kommt insbesondere für komplexe Daten in Machine-Learning-Modellen und prädiktiven Datenanalysen zum Einsatz. Mit dem Neo4j Connector for Apache Spark wird eine bidirektionale Schnittstelle für Datensätze aus Neo4j und anderem relationalen und NoSQL-Repositories eingeführt. Daten lassen sich je nach Bedarf in einem Graphen oder einer Tabelle abfragen und bearbeiten. Neo4j stellt den Connector allen Kunden kostenlos zur Verfügung.

Reaktion auf Community-Wunsch

Der Connector entstand auf Wunsch der Spark- und Neo4j-Communities, um Graphen auf Machine-Learning-Pipelines anzuwenden, Datensilos zu konsolidieren und mehr Nutzen aus Datensätzen zu ziehen. Anwender können ihre Graphen mit beliebigen Systemen oder anderen Datenquellen verknüpfen. Zudem lassen sich Daten in Graphen umwandeln. Durch die bidirektionale Integration bereinigt und transformiert Spark Daten aus Neo4j-Graphanwendungen und speist sie in Spark-Workflows ein.

Die mit Kontext angereicherten Graph-Daten sollen die Genauigkeit von Prognosen verbessern und bei der Durchführung tiefgehender Analysen helfen. Dank der laut Neo4j einfachen Datenmigration lassen sich komplexe Prozesse wie Machine Learning optimieren, ohne dazu bestehende Pipelines überarbeiten zu müssen.

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