图数据库实战-HugeGraph简介

     一、HugeGraph简介    

        HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统(Graph Database,GitHub项目地址), 实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言, 具备完善的工具链组件,助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP), 并支持大规模分布式图分析(OLAP)。

         HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、 知识图谱等,适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。

         HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作,支持批量导入数据,支持高效的复杂关联关系分析,并且能够与大数据平台无缝集成。 HugeGraph支持多用户并行操作,用户可输入Gremlin查询语句,并及时得到图查询结果,也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。

二、HugeGraph能力

2.1 Hugegraph特性

  • 易用:HugeGraph支持Gremlin图查询语言与RESTful API,同时提供图检索常用接口,具备功能齐全的周边工具,轻松实现基于图的各种查询分析运算。

  • 高效:HugeGraph在图存储和图计算方面做了深度优化,提供多种批量导入工具,轻松完成百亿级数据快速导入,通过优化过的查询达到图检索的毫秒级响应。支持数千用户并发的在线实时操作。

  • 通用:HugeGraph支持Apache Gremlin标准图查询语言和Property Graph标准图建模方法,支持基于图的OLTP和OLAP方案。集成Apache Hadoop及Apache Spark大数据平台。

  • 可扩展:支持分布式存储、数据多副本及横向扩容,内置多种后端存储引擎,也可插件式轻松扩展后端存储引擎。

  • 开放:HugeGraph代码开源(Apache 2 License),客户可自主修改定制,选择性回馈开源社区。

2.2 Hugegraph功能

  • 支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源),支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)

  • 具备可视化操作界面,可用于操作、分析及展示图,降低用户使用门槛

  • 优化的图接口:最短路径(Shortest Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等

  • 基于Apache TinkerPop3框架实现,支持Gremlin图查询语言

  • 支持属性图,顶点和边均可添加属性,支持丰富的属性类型

  • 具备独立的Schema元数据信息,拥有强大的图建模能力,方便第三方系统集成

  • 支持多顶点ID策略:支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID

  • 可以对边和顶点的属性建立索引,支持精确查询、范围查询、全文检索

  • 存储系统采用插件方式,支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMemory等

  • 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成,支持Bulk Load操作

  • 支持高可用HA、数据多副本、备份恢复、监控等

三、核心组件模块

图数据库实战-HugeGraph简介_第1张图片

  • HugeGraph-Server: HugeGraph-Server是HugeGraph项目的核心部分,包含Core、Backend、API等子模块;

    • Core:图引擎实现,向下连接Backend模块,向上支持API模块;

    • Backend:实现将图数据存储到后端,支持的后端包括:Memory、Cassandra、ScyllaDB、RocksDB、HBase、MySQL及PostgreSQL,用户根据实际情况选择一种即可;

    • API:内置REST Server,向用户提供RESTful API,同时完全兼容Gremlin查询。

  • HugeGraph-Client:HugeGraph-Client提供了RESTful API的客户端,用于连接HugeGraph-Server,目前仅实现Java版,其他语言用户可自行实现;

  • HugeGraph-Loader:HugeGraph-Loader是基于HugeGraph-Client的数据导入工具,将普通文本数据转化为图形的顶点和边并插入图形数据库中;

  • HugeGraph-Computer:HugeGraph-Computer 是分布式图处理系统 (OLAP). 它是 Pregel 的一个实现. 它可以运行在 Kubernetes 上;

  • HugeGraph-Hubble:HugeGraph-Hubble是HugeGraph的Web可视化管理平台,一站式可视化分析平台,平台涵盖了从数据建模,到数据快速导入,再到数据的在线、离线分析、以及图的统一管理的全过程;

  • HugeGraph-Tools:HugeGraph-Tools是HugeGraph的部署和管理工具,包括管理图、备份/恢复、Gremlin执行等功能。

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