阿里GraphAr：推动开源图存储标准，提升图分析效率

在2024年的DataFunSummit会议上，阿里巴巴的曾维彬分享了关于GraphAr——一个开源的标准图存储解决方案的主题演讲。GraphAr的出现是由于图计算生态和文件存储场景的需求日益增长，特别是在处理多个图系统协同工作的复杂需求时。 首先，演讲者探讨了为什么需要GraphAr。在实际场景中，数据处理流程可能涉及多个阶段，如数据载入、ETL（提取、转换、加载），以及图模式匹配，如查找clique。图学习算法如图卷积神经网络（GNN）和图分析算法，如标签扩散，都是关键步骤。此外，数据通常需要在不同的图数据库、GNN系统以及交互式分析和可视化工具之间进行导入导出，这就需要一种标准化的图文件存储格式。 场景一展示了在一个数据湖环境中，例如家庭成员和疾病关系的数据，如果使用传统的文件格式如Apache ORC或Parquet来存储，它们可能难以准确表达图的结构和语义，比如表示父子关系和疾病诊断的关联。这种格式也无法有效地支持复杂的图查询，如查询特定疾病下被诊断的人及其父母的信息。GraphAr正是为了解决这些问题而设计的，它提供了一种标准化的方式来存储和管理图数据，使得图查询变得更为直观和高效。 GraphAr的设计目标包括： 1. **统一接口**：提供一个通用的接口，使开发者能够轻松地在各种图分析系统和数据库间共享数据，降低了数据交换的复杂性。 2. **可扩展性**：支持图的动态更新和扩展，适应不断变化的数据需求。 3. **高效查询**：通过优化的存储格式和查询引擎，提高对大型图数据的查询性能。 4. **开放源代码**：促进社区参与和创新，加速技术进步。 演讲还提到了图分析系统A、B和图数据库A、B之间的交互，以及可视化工具在数据探索和结果展示中的作用。为了实现这些，GraphAr不仅需要解决数据格式问题，还要考虑性能、易用性和安全性等因素。 GraphAr是针对图计算领域的一个重要突破，旨在解决跨系统数据整合和高效图处理的问题，对于企业级图数据分析应用具有重要意义。随着大数据和人工智能的发展，标准化的图存储格式将越来越关键，GraphAr的开源实践无疑将推动这一领域向前发展。