介绍 Neo4j Connector for Apache Spark

加利福尼亚州圣马特奥市 – 2020 年 11 月 12 日 – Neo4j®，图谱技术领域的领导者，今天宣布推出 Neo4j Connector for Apache Spark，这是一个用于在 Neo4j 图谱平台和 Apache Spark™ 之间双向移动数据的集成工具。

Apache Spark 是企业数据编排的首选层，特别是对于机器学习应用和预测数据分析的复杂数据管道。 Neo4j Connector for Apache Spark 提供了 Neo4j 图数据集与许多其他数据源（包括关系数据库、半结构化和非结构化 (NoSQL) 存储库）之间的简便双向访问，可根据需要将数据从表格转换为图谱，再转回。新连接器免费提供，并为 Neo4j 客户提供全面支持。

说明：使用 Neo4j Connector for Apache Spark，用户可以将 Spark 数据与 Neo4j 图数据融合，以回答更多问题，获得新的见解并创建新的解决方案。

Neo4j Connector for Apache Spark 的推出是应 Spark 和 Neo4j 社区的强烈需求，旨在将图谱应用于机器学习管道、统一数据孤岛并从现有数据存储中获得更大价值。根据最近由 Pulse 进行的独立调查“知识图谱的技术高管优先事项”，促使企业 IT 决策者扩大使用知识图谱的前三个原因是：改进机器学习和人工智能系统 (60%)、开辟新的收入来源 (50%) 和连接数据孤岛以提高信息的可访问性 (50%)。

致 Neo4j 客户： Neo4j 图谱可以通过 Spark 连接到任何其他系统或数据源。Spark 连接器将表格数据源转换为图数据，以在 Neo4j 中揭示更多上下文和见解。双向集成意味着 Spark 可以清理和转换驱动 Neo4j 图应用程序的数据，并将图数据输入到任何 Spark 工作流程中。

致 Spark 用户： Neo4j Connector for Apache Spark 将高级图谱功能引入 Spark 生态系统，因此企业可以使用上下文信息来改进预测、分析和预报。此连接器使团队能够轻松添加 Neo4j 图数据，以改进诸如机器学习等高价值流程，而无需重构现有管道。

Neo4j 图谱分析和人工智能项目总监 Amy E. Hodler 分享了客户为何对连接 Neo4j 和 Spark 感到兴奋。

Hodler 表示：“绝大多数 Neo4j 企业客户在其数据环境中都使用了 Apache Spark。借助 Neo4j Connector for Apache Spark，我们的客户可以整合其数据管道，并通过访问庞大的 Spark 生态系统来增强其 Neo4j 图谱的功能。该连接器使数据科学家和应用程序开发人员能够轻松融合 Neo4j 图数据和 Spark 数据，以回答更多问题，获得新的见解并创建新的解决方案。”

1 月份，Gartner 发布了 Apache Spark 在现代数据架构中的介绍和评估*。报告指出：“Spark 已经发展成为一个可行的生产平台，可以满足企业需求。开发人员可以轻松学习和使用它来开发解决方案。Spark 还培养了一个充满活力的贡献者和解决方案社区。Spark 的架构及其应用于摄取、处理和分析操作和分析工作负载的能力，使其能够缩短获取数据和提供见解之间的时间。”

*Gartner，“Apache Spark 在现代数据架构中的介绍和评估”，Sanjeev Mohan & Sumit Pal，2020 年 1 月 14 日。

了解更多关于 Neo4j Apache Spark Connector 的信息

Neo4j Apache Spark 连接器可在此处下载。如需了解更多信息，请阅读博文“伟大联结：宣布推出 Neo4j Connector for Apache Spark”。

Neo4j 的下一场虚拟活动定于 11 月 17 日举行，Connections: 图谱架构和集成将重点介绍将 Neo4j 图数据库与包括 Apache Spark 在内的流行技术集成的关键用例和最佳实践。

资源

关于 Neo4j

Neo4j 是图数据库技术领域的领导者。作为全球部署最广泛的图数据库，我们帮助全球品牌（包括 Comcast、NASA、UBS 和 Volvo Cars）揭示和预测人、流程和系统之间的相互关联。利用这种关系优先的方法，使用 Neo4j 构建的应用程序解决了关联数据挑战，例如分析和人工智能、欺诈检测、实时推荐和知识图谱。在 neo4j.com 了解更多信息。

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