Django怎么删除超级用户(2023年最新整理)
导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关Django怎么删除超级用户的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。
图计算引擎Neo4j和Graphscope有什么区别?Neo4j是单机系统,主要做图数据库。GraphScope是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室研发的图计算平台,是全球首个一站式超大规模分布式图计算平台,并且还入选了中国科学技术协会“科创中国”平台。Graphscope的代码在github.com/alibaba/graphscope上开源。SSSP算法上,GraphScope单机模式下平均要比Neo4j快176.38倍,最快在datagen-9.2_zf数据集上快了292.2倍。
django1.9.5怎么建立超级用户?首先我们要新建一个用户名,用来登陆管理网站,可以使用如下命令:
pythonmanage.pycreatesuperuser
输入想要使用的用户名:
Username(leaveblanktouse'administrator'):user01
输入email:
Emailaddress:(在这里输入你的自己的邮箱帐号)
输入密码,需要输入两次,并且输入密码时不会显示出来:
Password:
Password(again):
当两次密码都相同的时候,就会提示超级帐号创建成功。
Superusercreatedsuccessfully.
运行服务:
pythonmanage.pyrunserver
NetworkX和Graphscope哪个运算速度更快?
近年来,全球大数据进入加速发展时期,数据量呈现指数级爆发式增长,而这些大量数据中不同个体间交互产生的数据以图的形式表现,如何高效地处理这些图数据成为了业界及其关心的问题。很过用普通关系数据无法跑出来的结果,用图数据进行关联分析会显得异常高效。
提到处理图数据,我们首先想到NetworkX,这是网络计算上常用的Python包,可提供灵活的图构建、分析功能。但是我们使用NetworkX跑大规模图数据时,不仅经常碰到内存不足的问题,而且分析速度很慢,究其原因,是NetworkX只支持单机运行。通过网上搜索,新发现了一个名为GraphScope的系统不仅号称兼容NetworkX的API,而且支持分布式部署运行,性能更优。针对GraphScope和NetworkX的处理能力,我们参考图计算中常用的测试框架LDBC,通过一组实验来对比下二者的性能。
一、实验介绍
为了比较两者的计算效率,先用阿里云拉起了配置为8核CPU,32GB内存的四台ECS,设计了三组比较实验,分别是NetworkX单机下的计算性能,GraphScope单机多worker的计算性能以及GraphScope分布式多机多worer的计算性能。
数据上,我们选取了SNAP开源的图数据集twitter,来自LDBC数据集的datagen-7_5-fb,datagen-7_7-zf和datagen-8_0-fb作为实验数据,以下是数据集的基本信息:
·Twitter:81,307个顶点,1,768,135条边
·Datagen-7_5-fb:633,432个顶点,34,185,747条边,稠密图
·Datagen-7_7-zf:13,180,508个顶点,32,791,267条边,稀疏图
·Datagen-8_0-fb:1,706,561个顶点,107,507,376条边,这个数据集主要测试两个系统可处理的图规模能力
实验设计上我选择常用的SSSP、BFS、PageRank、WCC算法,以及较高复杂度的AllPairshortestPathlength算法,以载图时间,内存占用和计算时间这三个指标为依据,对两个系统进行计算性能的比较。
NetworkX是一个单机系统,在实验中只考虑NetworkX在单机环境下的运行时间;GraphScope支持分布式运行,故进行两个配置,一个是单机4worker,另外一个配置是4台机器,每台机器4个worker。
二、实验结果
首先,GraphScope的载图速度比NetworkX显著提升。
在前三个图数据集中,无论是GraphScope的单机多worker模式,还是GraphScope的分布式模式,载图速度都比NetworkX快:
GraphScope单机模式载图速度平均比NetworkX快5倍,最高纪录——在datagen-7_5-fb上比NetworkX快了6倍。
分布式模式下GraphScope的载图时间比NetworkX平均快了27倍,最高纪录——在datagen-7_7-zf数据集上比NetworkX快了63倍。
在datagen-8_0-fb数据集上,NetworkX因内存溢出无法载图,GraphScope单机多worker和GraphScope分布式载图时间分别为142秒和13.6秒。
表一:载图时间对比
载图时间
NetworkX
GraphScope单机
GraphScope分布式
11.2
3.1
1.8
datagen-7_5-fb
256
45.6
36.6
datagen-7_7-zf
316
71.3
50
datagen-8_0-fb
OOM
142
13.6
其次,GraphScope的内存使用效率比NetworkX显著提升。
在datagen-8_0-fb数据集上,NetworkX在32G的内存上无法载完图,而GraphScope仅需要24G的内存即可载入在datagen-8_0-fb数据集。
表二:内存占用对比
内存占用
NetworkX
GraphScope
datagen-7_5-fb
14G
6G
datagen-7_7-zf
28G
18G
datagen-8_0-fb
OOM
24G
再次,GraphScope的计算速度比NetworkX显著提升。
SSSP算法上,GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快22倍,最快在datagen-7_7-zf数据集上快了32倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快103倍,最快datagen-7_5-fb数据集上快了182倍。
表三:SSSP计算时间对比(单位:秒)
SSSP
NetworkX
GraphScope单机
GraphScope分布式
2.45
1.32
0.28
datagen-7_5-fb
37.9
1.21
0.31
datagen-7_7-zf
5.84
0.18
0.03
datagen-8_0-fb
OOM
2.76
0.82
BFS算法上,GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快13倍,最快datagen-7_5-fb数据集上快了22倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快16倍,最快在datagen-7_5-fb数据集上快了28倍。
表四:BFS计算时间对比(单位:秒)
BFS
NetworkX
GraphScope单机
GraphScope分布式
1.53
0.16
0.17
datagen-7_5-fb
44.68
2.52
1.56
datagen-7_7-zf
7.98
0.75
0.72
datagen-8_0-fb
OOM
11.02
5.73
PageRank算法上,GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快62倍,最快twitter数据集上快了80倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快65倍,最快在twitter数据集上快了71倍。
另外,PageRank计算过程中,NetworkX在datagen-7_7-zf上内存溢出,没有完成计算,GraphScope单机多worker模式和分布式模式计算时间分别为25秒和22秒;
表五:PageRank计算时间对比(单位:秒)
PageRank
NetworkX
GraphScope单机
GraphScope分布式
24.01
0.37
0.33
datagen-7_5-fb
300
6.73
5.17
datagen-7_7-zf
OOM
19.31
7.79
datagen-8_0-fb
OOM
24.96
21.88
WCC算法上,GraphScope单机多worker模式平均要比NetworkX快44倍,最快在datagen-7_7-zf数据集上快了104倍。GraphScope分布式模式下平均要比NetworkX快76倍,最快datagen-7_5-fb数据集上快了194倍。
表六:WCC计算时间对比(单位:秒)
WCC
NetworkX
GraphScope单机
GraphScope分布式
0.6392
0.0296
0.0233
datagen-7_5-fb
26.03
0.25
0.13
datagen-7_7-zf
83.19
14.57
12.98
datagen-8_0-fb
OOM
0.34
0.4991
在复杂度极高的Allpairshortestpathlength算法上,NetworkX在twitter图上即内存溢出,无法计算。GraphScope在分布式模式下完成了twitter图的Allpairshortestpathlength计算,耗时76分钟。
表七:AllPairShortestPathLength(单位:秒)
APSP
NetworkX
GraphScope单机
GraphScope分布式
OOM
OOM
4575.87
三、总结
从实验结果可以看到,在同等条件下,无论在载图时间、内存占用和计算时间上,GraphScope都要大大优于NetworkX,性能优化可以达到几十倍甚至上百倍。
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