Rでpgxを使う

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R で PGX を使う
日本オラクル株式会社
武井美緒
2016年12月20日

以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。
また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むこと
はできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコ
ミットメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際の判断材料にな
さらないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリース
および時期については、弊社の裁量により決定されます。
Oracle と Java は、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国に
おける登録商標です。文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。
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自己紹介
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名前：武井美緒（たけいみお）
所属：日本オラクル株式会社
クラウド・テクノロジーコンサルティング事業本部
担当：Analytics関連製品担当
（Oracle R Enterprise,Oracle Data Miner…）
機械学習についてのトレーニングやデータ分析の技術支援を実施

R で PGX を使う
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PGX release 2.3.0（現在は2.2.1）ではRからPGXを実行できます！
利用のために必要なもの
■PGX：PGX release 2.3.0
■R：ORE(Oracle R Enterprise)
■Rパッケージ：
-OAAgraph
-rJava（Third-Party Packages）

念のため・・・Rとは？
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・統計とデータサイエンスにおいて広く利用されているオープンソースのプログラミング言語と
その実行環境
・ベクトルを主なデータ構造とし、最小限の労力で統計解析を可能にする
・豊富なデータセット集
・活発なコミュニティによるサードパーティライブラリの充実
・統計解析に必要な多数の高水準組み込み関数
・視覚化に優れたグラフ機能

・Oracle DatabaseのオプションであるAdvanced Analyticsのコンポーネントの1つ
・Oracle Databaseと統合するためのRパッケージおよびOracle Databaseの機能のセット
・RユーザはSQLを使用せずにOracle Databaseにアクセスすることができ、サーバ上の埋め込み
Rエンジン上でRスクリプトを実行できるため、大規模データの統計解析にも対応できる。
・データの移動を排除し、データベースサーバ上でデータの準備・モデルの構築・Rオブジェクト
の保存/管理ができるため、クライアントPCのメモリ制約を回避できる。
Database Server
R Engine
Other R packages
Oracle R Enterprise
packages
R
Client
Spawned R Engine
Other R packages
Oracle R Enterprise
packages
SQL
結果結果
OREとは・・・？

RからPGXを実行！
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「はじめようPGX」で実行していたヒーローのグラフを使ってRからPGXを実行
してみる
今回は次数中心性をRから実行
抜粋：
Oracle Labs 発！
Parallel Graph Analytics（PGX）

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さっそくやってみる①
#必要なライブラリの読み込み
>require(rJava)
>require(OAAgraph)
#PGXサーバーへ接続
>oaa.graphConnect(pgxBaseUrl = "http://192.168.56.102:7007")
#ヒーローのグラフをロード（有効グラフとして読み込み※）
>graph <- oaa.graph(jsonPath = "/home/oracle/work/pgx/pgx_data/hero-
network.json")
※そのため「Oracle Labs 発！ Parallel Graph Analytics（PGX）」の資料の結果と異なります

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さっそくやってみる②
#前処理の実施
>graph <- oaa.simplify(graph, keepMultiEdges = FALSE, keepSelfEdges = FALSE,
keepTrivialNodes = FALSE, createCopy = TRUE, name = NULL)
#取り込んだグラフの確認
>print(graph)
Graph Name: hero-network_sub-graph_1
Number of Nodes: 6426
Number of Edges: 224169
Persistent Graph: FALSE
Node Properties:
Edge Properties:

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さっそくやってみる③
#次数中心性のアルゴリズムの実行
> c1 <- degree(graph, name ="INDEGREE", mode="In")
#次数中心性の結果をRで分析するための準備
> cursor <- oaa.cursor(graph, c("INDEGREE"))
#Rのデータフレーム型としてデータを取得（全ノードのデータを取得）
>df <- oaa.next(cursor,graph$num_nodes)

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さっそくやってみる④
#データの確認
>head(df)
INDEGREE
LITTLE, ABNER 15
BLACK PANTHER/T'CHAL 487
STEELE, SIMON/WOLFGA 9
RAVEN, SABBATH II/EL 8
IRON MAN IV/JAMES R. 326
IRON MAN/TONY STARK 1106

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Rのデータフレーム型になれば可視化もおてのもの
#データフレームに列を追加、次数中心性の値が大きい順にソートし30件を抽出
>df$name <- row.names(df)
>df <- head(df[order(-df$INDEGREE),],n=30)
#棒グラフを表示
> par(mai = c(2, 0.68, 0.1, 0.35))
> barplot(df$INDEGREE,las=2,names.arg=df$name,cex.names=0.8)

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Rのデータフレーム型になれば可視化もおてのもの

おわりに
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RからPGXを実行できます！
Rから実行することで、PGXで実施した結果を簡単に可視化、さらなる分析の実
施を一連の流れの中で実施できるためとても便利になります。

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