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。
- 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。
本系统的功能包括但不限于:
- 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
- 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
- : 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;
- 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:HugeGraph-Spark能在图上做并行计算,例如PageRank算法等;
- :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。
- 项目发起人:刘杰
- 项目负责人:韩祖利
- 技术负责人:
- 接口人:张义,
- 反馈邮箱:hugegraph@googlegroups.com
- 微信公众号:HugeGraph