Apache Spark 的 Neo4j 连接器

加州圣马特奥 - 2020 年 11 月 12 日 - Neo4j®，图技术的领导者，今天宣布了 Apache Spark 的 Neo4j 连接器，这是一个在 Neo4j 图平台和 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，尤其适用于机器学习应用程序和预测数据分析的复杂数据管道。 Apache Spark 的 Neo4j 连接器提供了 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）之间的简单、双向访问，根据需要将数据从表转换为图形，反之亦然。新连接器可免费使用，并为 Neo4j 客户提供全面支持。

标题：使用 Apache Spark 的 Neo4j 连接器，用户可以将 Spark 数据和 Neo4j 图数据融合在一起，以回答更多问题、获得新的见解并创建新的解决方案。

Apache Spark 的 Neo4j 连接器是为了满足 Spark 和 Neo4j 社区对将图形应用于机器学习管道、统一数据孤岛以及从现有数据存储中获取更多价值的强烈需求而推出的。根据独立调查，“知识图技术高管优先事项”，最近由 Pulse 进行，推动企业 IT 决策者扩展其知识图使用的三大原因是：改进机器学习和人工智能系统 (60%)、开辟新的收入来源 (50%) 以及连接数据孤岛以使信息更易访问 (50%)。

对于 Neo4j 客户：Neo4j 图可以通过 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 内部揭示更多上下文和见解。双向集成意味着 Spark 会清理和转换推动 Neo4j 图应用程序的数据，并将图数据馈送到任何 Spark 工作流。

对于 Spark 用户：Apache Spark 的 Neo4j 连接器将高级图形功能带入了 Spark 生态系统，因此企业可以使用上下文信息来改进预测、分析和预测。此连接器使团队能够轻松地添加 Neo4j 图数据以改进高价值流程（如机器学习），而无需重新设计现有管道。

Neo4j 图分析和 AI 项目总监 Amy E. Hodler 分享了客户为什么热衷于连接 Neo4j 和 Spark 的原因。

Hodler 表示：“Neo4j 的绝大多数企业客户都在其数据环境中使用了 Apache Spark。”“借助 Apache Spark 的 Neo4j 连接器，我们的客户可以巩固其数据管道，并通过访问庞大的 Spark 生态系统来增强其 Neo4j 图表。连接器允许数据科学家和应用程序开发者轻松地将 Neo4j 图数据和 Spark 数据融合在一起，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 简介及对现代数据架构的评估》*。该报告指出，“Spark 已发展成为满足企业需求的可行生产平台。开发人员很容易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提交者和解决方案社区。Spark 的架构及其对摄取、处理和分析运营和分析工作负载的适用性使其能够缩短获取数据和提供洞察之间的间隔时间。”

*Gartner，“Apache Spark 简介及对现代数据架构的评估”，Sanjeev Mohan 和 Sumit Pal，2020 年 1 月 14 日。

了解有关 Neo4j Apache Spark 连接器的更多信息

您可以在此处下载 Neo4j Apache Spark 连接器。有关更多信息，请阅读“完美搭配：宣布 Neo4j Apache Spark 连接器”博客文章。

Neo4j 将于 11 月 17 日举办下一场虚拟活动，名为Connections: 图形架构与集成，它将重点介绍将 Neo4j 图数据库与热门技术（包括 Apache Spark）集成时的关键用例和最佳实践。

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Neo4j 是图形数据库技术的领导者。作为全球部署最广泛的图形数据库，我们帮助全球品牌（包括康卡斯特、美国宇航局、瑞银集团和沃尔沃汽车）揭示并预测人员、流程和系统之间的相互关系。使用这种关系优先的方法，使用 Neo4j 构建的应用程序可以解决连接数据挑战，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上了解更多信息。

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