Apache Giraph、Apache Flink Gelly、GraphX、GraphLab、PowerGraph的发行商是谁 开源吗 开源协议是什么

Apache Giraph、Apache Flink Gelly和GraphX的发行商是Apache软件基金会，这些软件均为开源软件，使用Apache许可证2.0进行授权。

GraphLab的发行商是Dato，该软件在2016年更名为Turi，后被苹果公司收购。GraphLab是一个商业软件，但也有一个名为GraphLab Create的社区版是免费的，使用BSD许可证进行授权。

PowerGraph的发行商是加州大学伯克利分校，该软件也是开源软件，使用Apache许可证2.0进行授权。但是，PowerGraph已经停止维护，目前推荐使用GraphLab或GraphX。

总的来说，Apache Giraph、Apache Flink Gelly、GraphX和PowerGraph均为开源软件，使用Apache许可证2.0进行授权，而GraphLab则是一个商业软件，但也有免费的社区版。

相关问题

Apache Giraph、Apache Flink Gelly、GraphX、GraphLab、PowerGraph的优缺点是什么

Apache Giraph:
- 优点：Giraph 适用于大规模图分析，具有良好的可扩展性和高性能。Giraph 可以处理超过10亿个节点和10万亿条边的大型图形数据，并且支持异步迭代和快速同步。
- 缺点：Giraph 不够灵活，需要进行编程定制，对于非专业用户来说比较难上手。

Apache Flink Gelly:
- 优点：Flink Gelly 是一个基于 Flink 的图分析库，支持多种图算法，并且具有良好的可扩展性和高性能。Flink Gelly 还提供了一个易于使用的 API，使得非专业用户也能够快速上手。
- 缺点：Flink Gelly 目前还不支持一些高级功能，如动态图修改和图增量计算。

GraphX:
- 优点：GraphX 是一个基于 Spark 的图分析库，支持多种图算法，并且具有良好的可扩展性和高性能。GraphX 的 API 设计得非常简洁明了，易于使用。
- 缺点：GraphX 目前还不支持一些高级功能，如动态图修改和图增量计算。

GraphLab:
- 优点：GraphLab 是一个开源的图分析框架，具有良好的可扩展性和高性能。GraphLab 支持多种图算法，并且提供了一个易于使用的 API。
- 缺点：GraphLab 的学习曲线比较陡峭，需要一定的专业知识才能使用。

PowerGraph:
- 优点：PowerGraph 是一个分布式图分析框架，支持多种图算法，并且具有良好的可扩展性和高性能。PowerGraph 提供了一个易于使用的 API，使得非专业用户也能够快速上手。
- 缺点：PowerGraph 目前还不支持一些高级功能，如动态图修改和图增量计算。

Apache Giraph、Apache Flink Gelly、GraphX、GraphLab、PowerGraph之间的优缺点分别是什么

Apache Giraph是一个基于Hadoop和MapReduce的分布式图计算框架。它的优点包括：

- 支持Pregel模型，可以方便地处理大规模图数据。
- 使用Hadoop和MapReduce作为基础架构，可以方便地与Hadoop生态系统中的其他工具集成。
- 适合处理大规模图数据，具有良好的可扩展性和容错性。

Apache Flink Gelly是一个基于Flink的图计算库。它的优点包括：

- 支持Gelly API和Gelly DSL两种编程模型，可以方便地进行图计算。
- 基于Flink实现，可以充分利用Flink的流式计算引擎，实现高效的迭代计算。
- 具有良好的可扩展性和容错性，适合处理大规模图数据。

GraphX是Apache Spark提供的图计算库。它的优点包括：

- 基于Spark实现，可以充分利用Spark的内存计算引擎，实现高效的迭代计算。
- 支持Graph API和GraphFrame API两种编程模型，可以方便地进行图计算和图挖掘。
- 具有良好的可扩展性和容错性，适合处理大规模图数据。

GraphLab是一个开源的分布式图计算框架。它的优点包括：

- 支持多种图计算算法，包括PageRank、SVD++和LDA等。
- 支持多种编程语言，包括C++、Python和Java等。
- 具有良好的可扩展性和容错性，适合处理大规模图数据。

PowerGraph是一个基于分布式内存的图计算框架。它的优点包括：

- 基于分布式内存实现，可以充分利用主机的内存资源，实现高效的计算。
- 支持多种图计算算法，包括PageRank、SVD++和LDA等。
- 具有良好的可扩展性和容错性，适合处理大规模图数据。

这些框架各有优缺点，选择哪个框架需要根据具体的需求来决定。例如，如果需要与Hadoop生态系统中的其他工具集成，可以选择Apache Giraph；如果需要高效的迭代计算，可以选择Apache Flink Gelly或GraphX；如果需要支持多种编程语言，可以选择GraphLab；如果需要充分利用主机的内存资源，可以选择PowerGraph。