近日，国际关联数据基准委员会（Linked Data Benchmark Council，以下简称LDBC）发布了图数据基准测评“LDBC SNB-BI”最新结果。由蚂蚁集团自研的流式图计算引擎TuGraph Analytics在30TB规模的数据集上成功完成了基准测试，数据规模和性能打破了此前的公开纪录，关键指标中的并发吞吐量提升至2.84倍，查询能力提升至1.86倍。

GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics

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TuGraph Analytics是蚂蚁集团近期开源的分布式流式图计算，目前广泛应用在蚂蚁集团的金融、社交、风控等诸多领域。更多详细内容可参考TuGraph Analytics的github首页（https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics），欢迎国内外开发者们与我们共建TuGraph Analytics社区，壮大流图产业生态。

TuGraph Analytics是蚂蚁集团近期开源的分布式流式图计算，目前广泛应用在蚂蚁集团的金融、社交、风控等诸多领域。更多详细内容可参考TuGraph Analytics的github首页（https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics），欢迎国内外开发者们与我们共建TuGraph Analytics社区，壮大流图产业生态。

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GeaFlow Console平台提供了图数据研发能力，包括了对点、边、图、表、函数、任务的管理功能， 为了让用户更好的管理元数据信息，同时也便于用户对图计算进一步地了解。通过对这些研发资源的管理，用户可以方便地、白屏化地创建、修改、删除这些元数据，也可以很方便地查看当前租户下所拥有的数据资产概览及详情，从而更多关注于业务逻辑的实现。

紧密中心度（Closeness Centrality）计量了一个节点到其他所有节点的紧密性，即该节点到其他节点的距离的倒数；节点对应的值越高表示紧密性越好，能够在图中传播信息的能力越强，可用以衡量信息流入或流出该节点的能力，多用与社交网络中关键节点发掘等场景。

随着年轻人的社交需求不断增长，各种社交软件应运而生，这些社交软件通常都会有好友推荐功能，根据六度分离理论，理想情况下，每个人通过6个人就可以跟所有人产生关联，因此K-hop算法（K跳算法）被用于实现好友推荐，现在让我们来尝试使用GeaFlow在5分钟内实现K-hop算法吧！

TuGraph Analytics（内部项目名 GeaFlow）是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎，即流式图计算。通过 SQL + GQL 融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理，实现了流、批、图一体化计算，并支持了 Exactly Once 语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。

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