Apache GeaFlow (Incubating) 时序能力探秘——让时间数据焕发新生！

为什么时序能力如此重要？

    在当今数字化时代，数据已经成为驱动决策和创新的核心资源。然而，数据不仅仅是静态的数字或关系，它会随着时间不断变化。无论是股票市场的实时波动、社交网络中的动态互动，还是物联网设备的状态更新，时间维度都是理解这些数据的关键，例如：

• 在金融领域，交易的时间顺序决定了资金流动的方向。
• 在社交网络中，用户的互动行为（如点赞、评论）随时间演变。
• 在物联网中，传感器采集的数据带有时间戳，反映了设备状态的变化。

    尽管数据的重要性毋庸置疑，但传统的图数据分析工具往往难以应对动态数据的挑战

• 静态分析的局限性

    静态分析只能捕捉某一时刻的数据快照，无法反映数据的变化趋势。例如，在监控设备状态时，静态分析可能忽略设备从正常到故障的渐变过程。

• 处理效率低下

    传统工具在处理大规模时序数据时效率低下，甚至无法满足实时需求。例如，在金融风控场景中，延迟可能导致错过关键的风险信号。

• 缺乏灵活性

    很多工具只支持单一类型的数据分析，无法同时处理实时流数据和历史数据。

    为了解决上述问题，Apache GeaFlow (Incubating) 创新性地提出了时序图计算的概念。作为一款专为动态图数据处理设计的分布式流图计算引擎，GeaFlow 能够高效应对动态数据带来的挑战。针对实时变化的图结构，用户可以轻松进行图遍历、图匹配和图计算等操作，从而满足复杂场景下的分析需求。通过结合时间维度与动态图处理能力，GeaFlow 为实时数据分析提供了全新的解决方案，帮助用户更精准地挖掘动态数据中的价值。

什么是 Apache GeaFlow (Incubating)？

Apache GeaFlow (Incubating) 是一个强大的分布式计算平台，结合了图计算和流处理的优势，能够高效处理动态图和时序数据。它不仅支持复杂的图算法，还具备实时分析能力，适用于各种动态场景。其主要特点包括：

• 分布式架构

Apache GeaFlow (Incubating) 基于分布式计算框架，能够高效处理超大规模的动态图数据（例如数十亿节点和边）。通过分区和副本机制，GeaFlow 确保了系统的高可用性和可扩展性。

• 流图与时序图的无缝集成

流图提供了动态数据的实时更新能力，而时序图则引入了时间维度的精确记录能力。两者的结合使得 GeaFlow 能够同时支持实时分析和历史追溯。

• 灵活的时间窗口机制

GeaFlow 支持基于时间窗口的动态分析，用户可以根据需求设置滑动窗口或固定窗口，分析特定时间段内的数据变化趋势。

流图与时序图的关系？

1. 流图（Stream Graph）

流图是一种特殊的图结构，用于表示动态数据的演化过程。其核心特性包括：

• 动态更新机制

流图支持节点和边的动态增删改操作，能够实时反映数据的变化。例如，在金融交易网络中，资金流动会生成新的边，而交易完成后某些边可能会消失。

• 事件驱动模型

流图采用事件驱动模型，每条数据（节点或边）都被视为一个事件。通过事件驱动的方式，流图能够高效捕捉数据的变化。

• 增量计算

为了提高计算效率，流图采用了增量计算策略。即每次只计算新增或修改的部分，而不是重新计算整个图结构。例如，在社交网络中，当用户建立新的好友关系时，GeaFlow 只需更新相关部分，而无需重新计算整个网络。

2. 时序图（Temporal Graph）

时序图是一种带时间属性的图结构，每条边或节点都带有时间戳，用于记录事件发生的时间。其核心特性包括：

• 时间戳管理

每条数据（节点或边）都分配一个时间戳，确保所有操作都能精确记录时间信息。例如，在社交网络中，好友关系的建立时间可以用一条带时间戳的边表示。

• 时间窗口分析

时序图支持基于时间窗口的分析功能。例如，用户可以设置一个滑动窗口（如最近 5 分钟），并分析窗口内的数据变化趋势。

• 历史追溯能力

时序图保留了历史数据的时间戳信息，支持回溯历史数据。例如，在金融风控场景中，用户可以通过时序图分析过去一段时间内的异常交易行为。

3. 流图与时序图的关系

流图和时序图并不是相互独立的概念，而是相辅相成的：

• 流图是时序图的基础

流图提供了动态数据的实时更新能力，而时序图则在此基础上增加了时间维度的记录能力。换句话说，流图关注的是数据的实时变化，而时序图关注的是这些变化的时间属性。

• 时序图增强了流图的分析能力

通过引入时间戳，时序图使得流图能够进行更复杂的分析，例如时间窗口分析、趋势预测等。

4. Apache GeaFlow (Incubating) 的实现细节

GeaFlow 通过以下技术手段实现了流图与时序图的无缝结合：

• 时间戳分配机制

GeaFlow 为每条数据（节点或边）分配具体时间戳, 具体分为两种：处理时间和事件时间，确保所有数据都能精确记录时间信息。

• 动态更新与历史保留

GeaFlow 支持实时更新流图结构，同时保留历史数据的时间戳信息，方便后续分析。例如，在金融交易网络中，GeaFlow 会记录每笔交易的时间戳，并将其存储在分布式存储系统中。

• 时间窗口优化

GeaFlow 采用高效的索引机制和缓存策略，优化时间窗口分析的性能。例如，通过滑动窗口索引，GeaFlow 能够快速定位特定时间段内的数据。

示例

随着社交媒体平台的快速发展，用户之间的互动和关系链变得越来越复杂。为了更好地理解用户行为、优化推荐系统以及识别潜在的风险（如虚假账号或恶意传播），我们需要对用户之间的动态关系进行实时分析。

假设某社交平台希望实现一个功能：实时追踪用户的“间接好友关系”，即分析用户 A 是否通过某个共同好友 B 认识了另一个用户 C，并确保这种认识关系的时间顺序是合理的（A 先认识 B，B 再认识 C）。这一功能可以帮助平台发现潜在的社交圈层，优化好友推荐算法，同时为风险控制提供数据支持。

具体需求

1、实时性要求

用户的行为（如添加好友）是动态变化的，需要实时捕获并更新用户关系图。

2、时间敏感性

好友关系的建立是有时间顺序的，例如用户 A 在 10:00 添加了用户 B 为好友，而用户 B 在 10:05 添加了用户 C 为好友。只有在这种情况下，我们才能认为 A 通过 B 间接认识了 C。

3、高效查询

平台需要快速查询出所有符合条件的三元关系（A -> B -> C），并将结果存储到文件系统中，供后续分析或可视化使用。

4、扩展性

系统需要能够处理大规模用户数据，并支持未来的扩展需求，例如引入更多维度的关系权重（如亲密度、互动频率等）。

下面是完整的 DSL 示例：

CREATETABLE vertex_source (
    id long,
    name varchar,
    age int
) WITH (
    type='kafka',
    geaflow.dsl.kafka.servers ='localhost:9092',
    geaflow.dsl.kafka.topic ='vertex_source',
    geaflow.dsl.kafka.data.operation.timeout.seconds =5,
    geaflow.dsl.time.window.size=10,
    geaflow.dsl.start.time='${startTime}'
);

CREATETABLE edge_source (
    src_id long,
    tar_id long,
    weight double,
    ts long --knowing time
) WITH (
    type='kafka',
    geaflow.dsl.kafka.servers ='localhost:9092',
    geaflow.dsl.kafka.topic ='edge_source',
    geaflow.dsl.kafka.data.operation.timeout.seconds =5,
    geaflow.dsl.time.window.size=10,
    geaflow.dsl.start.time='${startTime}'
);

CREATE GRAPH community (
    Vertex person (
      id bigint ID,
      name varchar,
      age int
    ),
    Edge knows (
      src_id bigint SOURCE ID,
      tar_id bigint DESTINATION ID,
      weight double,
      ts long TIMESTAMP--定义时间戳字段
    )
) WITH (
    storeType='rocksdb'
);

INSERTINTO community.person
SELECT id, name, age
FROM vertex_source;

INSERTINTO community.knows
SELECT src_id, tar_id, weight, ts
FROM edge_source;

CREATETABLE tbl_result (
  a_id long,
  e1_ts long,
  b_id long,
  e2_ts long,
  c_id long
) WITH (
    type='file',
    geaflow.dsl.file.path='${target}'
);

USE GRAPH community;

INSERTINTO tbl_result
SELECT
  a_id,
  e1_ts,
  b_id,
  e2_ts,
  c_id
FROM (
MATCH (a:person)-[e1:knows]->(b:person)-[e2:knows]-> (c:person)
where e2.ts > e1.ts
RETURN a.id as a_id, e1.ts as e1_ts, b.id as b_id, e2.ts as e2_ts, c.id as c_id
);

上述 DSL（Domain-Specific Language）代码定义了一个基于图计算的流处理任务，主要目的是通过 Kafka 实时接收用户节点和关系边的数据流，构建一个动态社区图（<font style="color:rgb(63, 63, 63);background-color:rgb(214, 214, 214);">community</font>），并分析其中的时间敏感关系（如“谁先认识谁”）。最终结果将输出到文件系统中，用于进一步分析或可视化。

以下是对每个部分的详细解释：

1. 点源表定义

CREATETABLE vertex_source (
    id long,
    name varchar,
    age int
) WITH (
    type='kafka',
    geaflow.dsl.kafka.servers ='localhost:9092',
    geaflow.dsl.kafka.topic ='vertex_source',
    geaflow.dsl.kafka.data.operation.timeout.seconds =5,
    geaflow.dsl.time.window.size=10,
    geaflow.dsl.start.time='${startTime}'
);

• 功能：

  • 定义了一个名为vertex_source的表，表示点数据的来源。 _ 数据通过 Kafka 消费，主题为 vertex_source。 * 每条记录包含三个字段：id（节点唯一标识符）、name（节点名称）、age（节点年龄）。

• 时间窗口：

  • 使用了滑动窗口机制，窗口大小为 10 秒（geaflow.dsl.time.window.size=10）。
  • 数据流按时间窗口分批处理，窗口内的数据会被用于后续的图构建和计算。

• 启动时间： * ${startTime}是一个占位符，表示流处理任务的起始时间。

2. 边源表定义

CREATE TABLE edge_source (
    src_id long,
    tar_id long,
    weight double,
    ts long
) WITH (
    type='kafka',
    geaflow.dsl.kafka.servers = 'localhost:9092',
    geaflow.dsl.kafka.topic = 'edge_source',
    geaflow.dsl.kafka.data.operation.timeout.seconds = 5,
    geaflow.dsl.time.window.size=10,  -- 滑动窗口大小
    geaflow.dsl.start.time='${startTime}'
);

• 功能：
  • 定义了一个名为 edge_source的表，表示边数据的来源。
  • 数据通过 Kafka 消费，主题为 edge_source。
  • 每条记录包含四个字段： src_id和 tar_id：分别表示边的起点和终点；weight：边的权重；ts：边的时间戳，表示关系建立的时间。
• 时间窗口:
  • 同样使用 10 秒的滑动窗口机制。

3. 图 Schema 定义

CREATE GRAPH community (
    Vertex person (
      id bigint ID,
      name varchar,
      age int
    ),
    Edge knows (
      src_id bigint SOURCE ID,
      tar_id bigint DESTINATION ID,
      weight double,
      ts long TIMESTAMP-- 定义时间戳字段
    )
) WITH (
    storeType='rocksdb'
);

• 功能：
  • 定义了一个名为community的图结构。
  • 图包含两种元素：
    1. **点类型 **person：
    • 每个点有三个属性：id（唯一标识符）、name（名称）、age（年龄）。
    2. **边类型 **knows：
    • 每条边有四个属性：src_id和 tar_id：分别表示边的起点和终点；weight：边的权重；ts：边的时间戳，标记关系建立的时间。
• 存储方式：
  • 图数据存储在 RocksDB 中（storeType='rocksdb'）。

4. 插入点数据到图

INSERTINTO community.person
SELECT id, name, age
FROM vertex_source;

• 功能：
  • 将 vertex_source表中的点数据插入到图 community的 person点集合中。
  • 每条记录对应一个person节点。

5. 插入边数据到图

INSERTINTO community.knows
SELECT src_id, tar_id, weight, ts
FROM edge_source;

• 功能：
  • 将 edge_source表中的边数据插入到图 community的 knows边集合中。
  • 每条记录对应一条 knows边。

6. 结果表定义

CREATE TABLE tbl_result (
  a_id long,
  e1_ts long,
  b_id long,
  e2_ts long,
  c_id long
) WITH (
    type='file',
    geaflow.dsl.file.path='${target}'
);

• 功能：
  • 定义了一个名为 tbl_result 的结果表，用于存储最终的查询结果。
  • 结果表包含五个字段：a_id：路径起点节点的 ID；e1_ts：第一条边的时间戳；b_id：路径中间节点的 ID；e2_ts：第二条边的时间戳；c_id：路径终点节点的 ID.
  • 存储方式：
    • 结果会写入文件系统，路径由 ${target} 指定。

7. 图查询与结果插入

USE GRAPH community;

INSERT INTO tbl_result
SELECT
  a_id,
  e1_ts,
  b_id,
  e2_ts,
  c_id
FROM (
  MATCH (a:person) -[e1:knows]->(b:person) -[e2:knows]-> (c:person)
  WHERE e2.ts > e1.ts
  RETURN a.id as a_id, e1.ts as e1_ts, b.id as b_id, e2.ts as e2_ts, c.id as c_id
);

• 功能：
  • 在图 community 上执行一个图查询。
  • 查询的目标是找到所有满足以下条件的三元组 (a, b, c)：
    1. 存在一条路径 a -> b -> c，其中每条边的类型都是 knows。
    2. 第二条边 e2 的时间戳晚于第一条边 e1 的时间戳（e2.ts > e1.ts）。
  • 返回的结果包括：
    • 起点节点 a 的 ID。
    • 第一条边 e1 的时间戳。 + 中间节点 b 的 ID。
    • 第二条边 e2 的时间戳。
    • 终点节点 c 的 ID。
• 结果存储：
  • 查询结果被插入到 tbl_result 表中，并最终写入文件系统。

8. 运行示例

假设社交平台中有以下用户和好友关系：

• 用户信息：

{id: 1, name: "Alice", age: 25}
{id: 2, name: "Bob", age: 30}
{id: 3, name: "Charlie", age: 28}

• 好友关系：

{src_id: 1, tar_id: 2, weight: 0.8, ts: 1672531200}  -- Alice 在 10:00 添加 Bob 为好友
{src_id: 2, tar_id: 3, weight: 0.9, ts: 1672531210}  -- Bob 在 10:05 添加 Charlie 为好友

运行上述作业后，系统会输出以下结果：

a_id | e1_ts       | b_id | e2_ts       | c_id
1    | 1672531200  | 2    | 1672531210  | 3

这表明 Alice 先通过 Bob 认识了 Charlie。

9. 业务价值

1. 优化好友推荐 通过分析间接好友关系，平台可以向用户推荐更有可能成为好友的潜在对象。例如，Alice 可能会对 Charlie 感兴趣，因为他们有一个共同好友 Bob。

2. 识别社交圈层
   通过挖掘三元关系，平台可以识别出紧密联系的社交圈层，从而为广告投放、活动推广等提供精准的目标群体。

3. 风险控制
   如果某些用户频繁出现在异常的三元关系中（例如短时间内大量新增好友），可能暗示存在虚假账号或恶意传播行为，平台可以及时采取措施。

4. 用户体验提升
   实时分析用户关系链，帮助平台更好地理解用户行为，从而提供更加个性化的服务。

10. 技术优势

• 实时性：Apache GeaFlow (Incubating) 支持毫秒级的数据流处理，确保用户关系图始终是最新的。
• 时间敏感性：通过时间戳字段，精确管理好友关系的时间顺序。
• 灵活性：SQL 驱动的开发模式，降低了开发门槛，提升了开发效率。
• 可拓展性：支持大规模动态图的增量计算，能够轻松应对社交平台的海量用户数据。

Apache GeaFlow (Incubating) 时序能力的核心亮点

1. 时间感知的数据处理

每条数据都带有时间戳，能够精确记录事件发生的时间。Apache GeaFlow (Incubating) 支持基于时间窗口的分析，例如：

• 最近 5 分钟的趋势变化 用户可以通过设置时间窗口，分析最近 5 分钟内的数据变化趋势。例如，在社交网络中，分析用户互动的频率变化。

• 过去一天的动态模式
  Apache GeaFlow (Incubating) 支持长时间跨度的分析，帮助用户发现长期趋势。例如，在电商推荐系统中，分析用户在过去一天内的购买行为。

2. 动态图与时序结合

Apache GeaFlow (Incubating) 将图结构与时间维度结合，能够捕捉图中关系的演变。例如：

• 社交网络中好友关系的变化

在社交网络中，用户的好友关系可能会随着时间发生变化。GeaFlow 可以动态更新图结构，捕捉这些变化。 - 金融交易网络中的资金流动
在金融交易网络中，资金流动是一个动态过程。GeaFlow 可以实时追踪资金流动路径，并识别潜在的风险点。

3. 实时与历史数据的无缝融合

Apache GeaFlow (Incubating) 不仅支持实时流数据的处理，还能结合历史数据进行对比分析。这种能力特别适合需要长期趋势分析和短期实时监控的场景。例如：

• 物联网设备监控

在物联网场景中，GeaFlow 可以实时监控设备状态，同时结合历史数据，预测设备可能出现的故障。 - 金融风控
在金融风控场景中，GeaFlow 可以实时监控交易网络，同时结合历史数据，识别异常行为或潜在风险。

4. 丰富的内置算法

Apache GeaFlow (Incubating) 提供针对时序数据优化的算法，例如：

• 最短路径
• 弱联通分量
• k-hop 算法

用户无需从零开发，直接调用即可完成复杂分析。

结语：开启你的时序数据分析之旅

数据的动态变化蕴藏着无限价值，而 GeaFlow 的时序能力正是解锁这一价值的钥匙。无论您是数据分析新手，还是希望提升动态数据处理能力的专业人士，GeaFlow 都将为您提供强大的支持。

立即下载 GeaFlow，亲身体验其时序能力的强大之处吧！让我们一起探索时间数据的无限可能！

术语

DSL: Domain-Specific Language。融合 DSL 是 Apache GeaFlow (Incubating) 提供的图表一体的数据分析语言，支持标准 SQL+ISO/GQL 进行图表分析.通过融合 DSL 可以对表数据做关系运算处理，也可以对图数据做图匹配和图算法计算，同时也支持同时图表数据的联合处理。