如何在 Amazon Neptune 中使用 gremlin 计算 PageRank 和最短路径算法？答案

【问题标题】：How to calculate the PageRank and shortest path algorithm with gremlin in Amazon Neptune?如何在 Amazon Neptune 中使用 gremlin 计算 PageRank 和最短路径算法？
【发布时间】：2021-08-10 09:55:51
【问题描述】：

有没有办法在 Amazon Neptune 中使用 gremlin 计算 PageRank 和 Shortest Path 算法？正如 gremlin 文档中所说的那样 PageRank centrality can be calculated with Gremlin with the pageRank()-step which is designed to work with GraphComputer (OLAP) based traversals.

我尝试通过以下代码使用 gremlinpython 创建遍历：g = graph.traversal().withComputer().withRemote(remoteConn)，但出现此错误：GremlinServerError: 499: {"code":"UnsupportedOperationException","requestId":"4493df8b-b09f-47b1-b230-b83cfe1afa76","detailedMessage":"Graph does not support graph computer"}

那么是否可以在 Amazon Neptune 中使用 GraphComputer 遍历？

【问题讨论】：

标签： gremlin amazon-neptune gremlinpython

【解决方案1】：

Amazon Neptune 目前不支持 Apache TinkerPop GraphComputer 接口。你有几个选择。

在某些情况下，可以使用Gremlin Recipes 文档中的示例查询来计算连通分量等。
使用 Neptune 导出工具导出数据并使用 Spark 运行您需要执行的分析（Glue 和 EMR 是不错的选择）。这在今天很常见。
对于中等大小的数据集，您可以将数据导入 NetworkX 并从 Jupyter Notebook 运行分析。

【讨论】：