社会ネットワーク分析第７回

社会ネットワーク分析勉強会その７
三上悟 = @saicologic

12年9月20日木曜日

現実のグラフデータ

現実のデータはメモリーの中に格納できない

例えば
接続されている1000ノードのグラフ
属性の部分を無視しても100MBのメモリを使う



Twitterで取得できるサンプルストリーム
１日に１２００万ツイート

平均的なツイート= 1KB
１ノード１ツイートとして
1,200万 × 1KB = １．２GBくらい


記憶域容量計算機頂点数

小規模データメモリー数GB １台数千∼数万

メモリー／
中規模データ数TB １台∼数台数百万∼数千万
ディスク

大規模データディスク数PB 数台∼数万台億∼兆


スモールデータ
EdgeList(*.edge)

.net(*.net)

GML(*.gml)

GraphML(*.graphml)

その他のXMLフォーマット(*.xml)

hファイル(*.h)


拡張子形式

EdgeList .edges TEXT

.net .net TEXT

GML .gml XML

GraphML .graphml XML

h .h バイナリ


中規模データ

ディスクに格納するサイズのデータのこと

主にRDBMSやNoSQLなどのデータベース製品を使う


スキーマ


カーソル

テーブルを探索するためのデータベースオブジェクト

直接データを取得するのではなく、ポインタ情報のみ
を渡す。これをリザルトセットと呼ぶ

必要なときにポインタ情報から実際のデータを取得す
る。


トランザクション

ノードの追加や削除などの一連の処理の一体として実
行を保証する仕組みのこと

操作途中にエラーが起きればロールバックして、処理
をなかったことにすることができる。

一連の操作が完了し、コミット命令を発行したときに
初めてディスクにデータが書き込まれる。


名前

一意にグラフが識別できる名前をつけよう

名前を一度Base64でエンコードして格納(おすすめはし
ない）
base64.encodestring(name).replace('n', '')

pythonのuuid()を使うと良い思います。


属性

ノードはオブジェクト

エッジはオブジェクトの辞書

オブジェクトの属性はJSONにシリアライズして格納


クラス
SqlGraph

add_node(node, attr_dict, cursor)
add_edge(fromnode, tonode, attr_dict, cursor)
removed_node(node, cursor)
remove_edge(fromnode, tonode, cursor)
get_node_data(node, cursor)
get_edge_data(fromnode, tonode, cursor)
from_nx(G)
to_nx


関数とデコレータ
Decoratorパターン

関数定義の直前に@関数名を指定することで、その関
数を別の関数でラップすることができる。主な用途と
して、データベースの接続処理(cursored) 1.カーソルの
取得(@cursored)
2. クエリーの実行(add_edge関数など)
3.カーソルの終了(@cursored)


関数とデコレータ
@cursored
def add_node(self, node, attr_dict=None, cursor=None):

1.カーソルの取得(@cursored)
2. クエリーの実行(add_edge関数など)
3. コミット or ロールバック(@cursord)
4.カーソルの終了(@cursored)


アダプタ
NetworkXを操作するためのアダプタ関数を
用意しましょう。

from_nx(G)

to_nx(G)


２モードデータの操作

自己相関結合(self-join)を用いて２モードネットワーク
を表現することができる。自己相関結合とは、同じ
テーブル(edges)を別名で２つ定義し同じテーブル同士
を結合すること。

edges.to_nodeとedges.from_nodeにインデックスを貼ると
より高速になります。


ソーシャルデータのビックデータ

バズワード
ビックデータ
クラウドコンピューティング
=>
人間の行動パターンの巨大な収集メカニズムに対応す
るための存在
例えば、Twitter内のメッセージのトレンドが知りたい


NoSQL
OSS DB種別ライセンス元言語

BigTable x 列 Google

HBase o 列 ASF JAVA

MongoDB o ドキュメント 10gen C++

CouchDB o ドキュメント ASF Erlang

Neo
Neo4j o グラフ JAVA
Technology


関係データベース

Oracle, DB2, Sybase, MySQL, PostgreSQL etc..

データをテーブルの構造で管理され、複数のデータ郡
を関係の構造で連結した構造のデータベース
関係代数演算、関係論理演算をして結果を取り出す。
行単位で操作する。
OLTP(On-Line Transaction Processing)


列指向データベース

BigTable, HBase

列のデータをひとまとめにして効率的に扱えるように
設計されたデータベース。大量の集計処理に向いてい
る
OLAP(OnLine Analytical Processing)向き


ドキュメントデータベース

MongoDB, CouchDB etc..

オブジェクトデータをひとまとめに格納したデータ
ベース。主にJSONを主なフォーマットとして格納
階層的な構造のデータに向いている。


グラフデータベース

Neo4j, OrientDB, Titan etc..

グラフ（点と頂点）構造を格納するの適した設計の
データベース。
２ホップ（友達の友達）以上のデータ探索が得意。
集合演算が苦手


実際のデータ構造

Tweetのデータ構造はJSONで取得できる。

RDBMSはスキーマを強制する。

NoSQLはデータ構造に非常に寛大である。
JSON, CSV, XMLなど構造化されたテキストが操作しや
すいように設計されている。


実際のデータ構造
RDBMS

1. データ構造を学び、それに合うスキーマを設計する。
2. ストリームを読み込む。すべてのレコードについて、次のことを行う。
1. レコードをパースする。
2. レコードのフィールドをINSERTクエリーに変換する。
3. クエリーを実行し、一意制約違反を処理する。
4. オプションでほかの表をアップデートする。

NoSQLデータベース
1. ストリームを読む。
2. ファイルにレコードを書き込む。


RDBMSよりNoSQLの良いところ

スキーマレスなのであとで最初の設計に縛られない
データ構造。複雑なデータ構造に対応。柔軟性があ
る。

水平分割しやすいので、スケールしやすい

（トランザクションの考えが異なるので、良い面ばか
りでもない。詳しくはBASE, CAP定理を参照）


実際のビックデータ

分散コンピューティング

複数の計算ノードから構成
個々のノードは操作対象の一部の計算を受け取り計算
結果を返す。
計算結果を結合して、次の計算を行う。


Amazon S3
S3(Simple Storage Service)

オブジェクトストア
オブジェクトは巨大なディスク、イメージファイル
や、一部の計算ファイル、ソースコードなどなんにで
も見れる。

HTTPを介してアクセス
HDFSとしても利用できる。


Apache Hadoop

分散ストレージ、分散処理の基礎を提供するJAVAソフ
トウェフレームワーク

HDFS(分散ファイルシステム）の上に、Map/Reduce計
算フレームワークを用いて大規模計算を行う


Map Reduce

Googleが開発

MapステップとReduceステップで構成された計算フ
レームワーク
関数型プログラミングのMap/Reduceに似ている。
主に、Hadoopがサポートしている。最近ではMongoDB,
Riak, CoucbDBも


Apache Hive

Apache Hiveはデータの集計、クエリ、および分析を提
供するため、Hadoopの上に構築されたデータ·ウェア
ハウス·インフラストラクチャ。
SQL Likeの言語でデータを取り出すことができる。
同じソフトウェアにPigがある。
２モードグラフも簡単に書ける。なによりもRDBMSに
収まり切らない、遥かに巨大に対しても計算できる。


SQLは依然として我らが友

分散NoSQLデータベースは重量級

計算結果をRDBMSにおいて、それをSQLで取得するの
がお手軽。


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