Neo4j 推出全新 Apache Spark 连接器
此连接器将庞大的 Spark 生态系统与 Neo4j 的图技术连接起来
加利福尼亚州圣马特奥 – 2020 年 11 月 12 日 – 图技术领域的领导者 Neo4j® 宣布推出 Neo4j for Apache Spark 连接器，这是一款集成工具，可实现 Neo4j 图数据平台与 Apache Spark™ 之间的数据双向移动。
Apache Spark 是企业首选的数据编排层，尤其适用于机器学习和预测分析应用中常见的复杂数据流程。Neo4j for Apache Spark 连接器支持 Neo4j 图数据集与许多其他数据源之间轻松进行双向访问，包括关系数据库以及半结构化和非结构化（NoSQL）存储库。它可根据需要将表格数据转换为图，并进行反向转换。这款新的免费连接器对 Neo4j 客户完全支持。
图注：通过 Neo4j for Apache Spark 连接器，用户可以合并 Spark 数据和 Neo4j 图数据，以回答更多问题、获得新洞察并创建新解决方案。
Neo4j for Apache Spark 连接器满足了 Spark 和 Neo4j 社区将图技术集成到机器学习系统、整合数据孤岛并从现有数据库中获取更多价值的需求。根据最近由 Pulse 进行的独立研究 "知识图谱：IT 高管的优先事项"，企业 IT 决策者扩展知识图谱使用的三大主要原因是为了改进机器学习和人工智能系统（60%）、创造新的收入来源（50%）以及连接孤立数据以使信息更易于访问（50%）。
对于 Neo4j 客户：Neo4j for Apache Spark 连接器将 Neo4j 图数据连接到 Spark 生态系统中更广泛的数据集。Spark 连接器将表格数据源转换为图数据，以便在 Neo4j 中突出显示更多上下文和洞察。通过双向集成，Spark 可以清理和转换 Neo4j 图应用使用的数据，并将这些图数据重新注入任何 Spark 工作流程。
对于 Spark 用户：Neo4j for Apache Spark 连接器将高级图能力引入 Spark 生态系统，以便企业可以使用上下文信息改进预测、分析和预报。通过此连接器，团队可以轻松地将图数据添加到机器学习等高价值任务中，而无需重构现有流程。
Neo4j 图分析和 AI 项目总监 Amy E. Hodler 解释了客户对连接 Neo4j 和 Spark 的热情。
Amy E. 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。通过 Neo4j for Apache Spark 连接器，我们的客户可以整合他们的数据流程，并通过访问庞大的 Spark 生态系统来丰富他们的 Neo4j 图数据。此连接器使数据科学家和应用开发者能够轻松地将 Neo4j 图数据与 Spark 数据合并，以回答更多问题、获得新洞察并创建新解决方案。”
今年一月，Gartner 发布了报告 现代数据架构中 Apache Spark 的介绍与评估*，该报告介绍了 Apache Spark 并对其在现代数据架构中的应用进行了评估。报告指出：“Spark 已成为满足企业期望的可靠生产平台。对于开发者来说，它易于理解和使用来开发解决方案。Spark 也培养了一个充满活力的贡献者和解决方案社区。Spark 的架构及其易于用于摄取、处理和分析运营或分析工作负载的能力，使其能够缩短数据输入到产生洞察的时间。”
*Gartner, 现代数据架构中 Apache Spark 的介绍与评估 (An Introduction to and Evaluation of Apache Spark for Modern Data Architectures)，Sanjeev Mohan & Sumit Pal，2020 年 1 月 14 日。
了解更多关于 Neo4j for Apache Spark 连接器的信息
Neo4j for Apache Spark 连接器 可在此下载。更多信息请参考博客文章 The Great Hookup: Announcing Neo4j Connector for Apache Spark。
11 月 17 日，Neo4j 的下一场虚拟活动 Connections: Graph Architecture and Integrations 将介绍将 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 是图数据库技术的领导者。Neo4j 拥有全球最多的部署数量，帮助全球企业（如 Airbus、Michelin、NASA、Crédit Agricole 和 Volvo Cars）预测和识别人物、流程、地点和系统之间的互连方式。通过这种基于关系的途径，使用 Neo4j 开发的应用解决了与连接数据相关的挑战，例如分析和人工智能、欺诈检测、实时推荐和知识图谱。欲了解更多信息，请访问 Neo4j.com 和 @Neo4jFr。
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