内容简介:最近在搞好友推荐方便的工作,选择了图数据的方法,使用并学习了HugeGraph,再次记录一下。HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作,支持批量导入数据,支持高效的负责关联关系分析,并且能够与大数据平台无缝集成。
HugeGraph入门
一、HugeGraph简介
最近在搞好友推荐方便的工作,选择了图数据的方法,使用并学习了HugeGraph,再次记录一下。
HugeGraph 是百度在2018年中旬开源的一款图数据库(Graph Database)系统,可以存储海量的顶点(Vertex)和边(Edge)。实现了Apache ThinkerPop 3框架,支持Gremlin图查询语言。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。也可以再用户程序中调用hugeGraph API进行图分析或查询。
二、HugeGraph特性
HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作,支持批量导入数据,支持高效的负责关联关系分析,并且能够与大数据平台无缝集成。
HugeGraph具备如下特点:
- 基于ThinkerPop 3框架实现,支持Gremlin查询语言;
- 支持从TXT、CSV、JSON等格式的文件中批量导入数据;
- 具备独立的Schema元数据信息,方便第三方系统集成;
- 具备可视化操作界面,降低用户使用门槛;
- 存储系统采用插件方式,支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase及 Mysql 等多种后端;
- 优化的图接口,最短路径、K步连通子图、K步到达邻接点等;
- 支持属性图,顶点和边均可添加属性,支持丰富的属性类型;
- 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;
- 支持4种顶点ID策略,之间ID、自动生成ID、用户自定义字符串ID和用户自定义数据ID;
- 支持与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成,支持Bulk Load操作。
三、HugeGraph框架模块
-
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以及Mysql,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-Studio :HugeGraph-Studio是HugeGraph的Web可视化工具,可用于执行Gremlin语句及展示图;
- 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-Spark :基于Spark GraphX的图分析工具 ,HugeGraph-Spark能在图上做并行计算,例如PageRank算法等;
- 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。
总结:部署HugeGraph需要HugeGraph-Server,在网页上操作图需要HugeGraph-Studio,在java项目中操作图需要HugeGraph-Client,其他三个视情况需要的时候再部署使用。
四、HugeGraph安装部署
4.1 安装HugeGraph-Server(必须)
依赖:
JDK1.8
使用使用的是RocksDB存储则需要GCC >= 4.3.0 ,下面的步骤假设使用RocksDB作为存储
步骤1:
# 下载tar包 wget https://github.com/hugegraph/hugegraph/releases/download/v${version}/hugegraph-${version}.tar.gz tar -zxvf hugegraph-${version}.tar.gz
步骤2:
修改 hugegraph.properties
backend=rocksdb serializer=binary rocksdb.data_path=. rocksdb.wal_path=.
步骤3:
初始化数据库(仅第一次启动时需要)
cd hugegraph-${version} bin/init-store.sh
步骤4:
启动server
bin/start-hugegraph.sh Starting HugeGraphServer... Connecting to HugeGraphServer (http://127.0.0.1:8080/graphs)....OK
步骤5:
查看服务状态:
jps 6475 HugeGraphServer # curl请求restuflAPI,结果返回200,代表server启动正常 echo `curl -o /dev/null -s -w %{http_code} "http://localhost:8080/graphs/hugegraph/graph/vertices"`
步骤6:
# 停止server $cd hugegraph-${version} $bin/stop-hugegraph.sh
4.2 安装HugeGraph-Studio
步骤1:
# 下载tar包并解压 wget https://github.com/hugegraph/hugegraph-studio/releases/download/v${version}/hugegraph-studio-${version}.tar.gz tar zxvf hugegraph-studio-${version}.tar.gz
步骤2:
修改配置文件 hugegraph-studio.properties
-
将配置项
studio.server.host
的值localhost
修改成机器名或 IP,这是 HugeGraphStudio 对外提供服务的host
,如果只需要本地访问则保持不变即可; -
将配置项
studio.server.port
的值8088
修改成想要的端口,这是 HugeGraphStudio 对外提供服务的port
; -
将配置项
graph.server.host
的值localhost
修改成 HugeGraphServer 的host
,HugeGraphStudio 通过此项和graph.server.port
与 HugeGraphServer 建立连接; -
将配置项
graph.server.port
的值8080
修改成 HugeGraphServer 的port
,HugeGraphStudio 通过graph.server.host
和此项与 HugeGraphServer 建立连接; -
将配置项
graph.name
的值hugegraph
修改成要连接的 HugeGraphServer 的图名,目前只允许连接一个图。
# 启动HugeGraph-Studio $ cd hugegraph-studio-${version} $ bin/hugegraph-studio.sh
步骤3:
浏览器打开: http://localhost:8088 即可访问。
五、HugeGraph,Neo4j,Titan三种图数据库性能对比
官网给了一个性能测试的报告: https://hugegraph.github.io/h...
总结起来就是:
- 批量插入性能:HugeGraph(RocksDB) > Neo4j > Titan(thrift+Cassandra)
- 遍历性能:Neo4j > HugeGraph(RocksDB) > Titan(thrift+Cassandra)
- 图常用分析方法性能:FS场景,HugeGraph性能优于Neo4j和Titan,K-neighbor和K-out场景,HugeGraph能够实现在5度范围内秒级返回结果
- 社区聚类算法性能 Neo4j > HugeGraph > Titan
当时选择HugeGraph的原因一是需求需要导大量的数据,涉及大约十几亿的插入,所以需要找一个插入性能高的,并且好友关系变动的时候也需要异步更新图关系。而是HugeGraph虽然是新秀,但是中文官方文档很简介清楚,利于学习使用。
- Apache ThinkerPop 3是图形数据库(OLTP)和图形分析系统(OLAP)的图形计算框架。
- Gremlin是Apache ThinkerPop框架下的图遍历语言,Gremlin是一种函数式数据流语言,可以使用户使用简洁的方式表述复杂的属性图的遍历或查询。
以上所述就是小编给大家介绍的《HugeGraph入门》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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