بناء/اختبار/المساهمة في الموقع
يرجى زيارة مستند مساهمة للبدء ، وتضمين السمة/الموقع الوصف والإعدادات ~
ملخص
Hugegraph هو نظام قاعدة بيانات الرسم البياني المفتوح المصدر سهلاً الاستخدام وفعال للأغراض العامة (قاعدة بيانات الرسم البياني ، عنوان مشروع GitHub) ، تم تنفيذه إطار عمل Apache TinkerPop3 وهو متوافق تمامًا مع لغة استعلام Gremlin. مع مكونات أدوات كاملة ، فإنه يساعد المستخدمين على إنشاء التطبيقات والمنتجات بسهولة بناءً على قواعد بيانات الرسم البياني. يدعم Hugegraph الاستيراد السريع لأكثر من 10 مليارات من الحواف والحواف ، ويوفر قدرة استعلام علائقية على مستوى ميلي ثانية (OLTP). وهو يدعم معالجة الرسوم البيانية الموزعة على نطاق واسع (OLAP).
تشمل سيناريوهات التطبيق النموذجية لـ Hugegraph استكشاف العلاقات العميقة ، وتحليل الجمعيات ، والبحث عن المسار ، واستخراج الميزات ، وتجميع البيانات ، والكشف عن المجتمع ، والرسم البياني للمعرفة ، وما إلى ذلك ، وتنطبق على مجالات الأعمال مثل أمان الشبكات ، والاحتيال على الاتصالات ، والتحكم في المخاطر المالية ، والتوصية الإعلانية ، والشروط الاجتماعية وروبوتات الذكاء وما إلى ذلك.
سمات
يدعم Hugegraph عمليات الرسم البياني في البيئات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ، ويدعم استيراد الدُفعات للبيانات ، ويدعم تحليل العلاقات المعقدة الفعالة ، ويمكن دمجها بسلاسة مع منصات البيانات الكبيرة. يدعم HugeGraph العمليات المتوازية متعددة المستخدمين. يمكن للمستخدمين إدخال عبارات استعلام Gremlin والحصول على نتائج استعلام الرسم البياني في الوقت المناسب. يمكنهم أيضًا استدعاء API الضخمة في برامج المستخدم لتحليل الرسم البياني أو الاستعلام.
يحتوي هذا النظام على الميزات التالية:
- سهولة الاستخدام: يدعم Gremlin Graph Repar Language و Restful API ، ويوفر واجهات مشتركة لاسترجاع الرسم البياني ، ولديها أدوات طرفية مع وظائف كاملة لتنفيذ مختلف عمليات الاستعلام والتحليل القائمة على الرسم البياني.
- الكفاءة: تم تحسين Guetgraph بعمق في تخزين الرسم البياني والحوسبة الرسم البياني ، ويوفر مجموعة متنوعة من أدوات استيراد الدُفعات ، والتي يمكن أن تكمل بسهولة الاستيراد السريع لعشرات المليارات من البيانات ، وتحقيق استجابة على مستوى الميلي ثانية لاستعادة الرسم البياني من خلال استعلامات محسنة. يدعم العمليات في الوقت الحقيقي عبر الإنترنت لآلاف المستخدمين.
- Universal: يدعم Mustgraph لغة استعلام الرسم البياني القياسي لـ Apache Gremlin وطريقة نمذجة الرسم البياني القياسي لـ Property ، ويدعم مخططات OLTP و OLAP المستندة إلى الرسم البياني. دمج Apache Hadoop و Apache Spark Big Data Platform.
- قابلة للتطوير: يدعم التخزين الموزع ، ونسخ متعددة من البيانات والتوسع الأفقي ، ومحركات تخزين خلفية متعددة مدمجة ، ويمكنها بسهولة توسيع محرك التخزين الخلفي من خلال المكونات الإضافية.
- Open: رمز Gurgegraph هو مفتوح المصدر (ترخيص Apache 2) ، يمكن للعملاء تعديل وتخصيص بشكل مستقل ، والرد بشكل انتقائي إلى مجتمع المصدر المفتوح.
تشمل وظائف هذا النظام على سبيل المثال لا الحصر:
- يدعم استيراد الدُفعات للبيانات من مصادر بيانات متعددة (بما في ذلك الملفات المحلية وملفات HDFS وقواعد بيانات MySQL ومصادر البيانات الأخرى) ، ويدعم استيراد تنسيقات الملفات المتعددة (بما في ذلك TXT و CSV و JSON وغيرها من التنسيقات)
- من خلال واجهة تشغيل مرئية ، يمكن استخدامه للتشغيل والتحليل والعرض المخططات ، مما يقلل من العتبة للمستخدمين لاستخدامها
- واجهة الرسم البياني المحسّن: أقصر مسار (أقصر مسار) ، K-Step Subgraph (K-Neighbor) ، K-Step للوصول إلى النقطة المجاورة (K-Out) ، خوارزمية التوصية الشخصية ، إلخ.
- تم تنفيذه بناءً على إطار Apache-tinkerPop3 ، يدعم لغة استعلام Gremlin
- الرسم البياني لسمات الدعم ، يمكن إضافة سمات إلى الرؤوس والحواف ، ودعم أنواع السمات الغنية
- يحتوي على معلومات بيانات تعريف مخطط مستقلة ، ولديه قدرات على نمذجة الرسوم البيانية القوية ، ويسهل تكامل نظام الطرف الثالث
- دعم استراتيجية المعرف المتعدد Vertex: دعم معرف المفتاح الأساسي ، ودعم توليد المعرف التلقائي ، ودعم معرف السلسلة المعرفة من قبل المستخدم ، ودعم المعرف الرقمي المعرفة من قبل المستخدم
- يمكن فهرسة سمات الحواف والرؤوس لدعم الاستعلام الدقيق والاستعلام عن المدى والبحث عن النص الكامل
- يعتمد نظام التخزين وضع المكونات الإضافية ، ودعم Rocksdb ، و Cassandra ، و Scylladb ، و HBase ، و MySQL ، و PostgreSQL ، و Palo ، و inmemory ، إلخ.
- تتكامل مع أنظمة البيانات الكبيرة مثل Hadoop و Spark GraphX ، ودعم عمليات التحميل بالجملة
- دعم التوفر العالي (HA) ، نسخ متعددة من البيانات ، استرداد النسخ الاحتياطي ، المراقبة ، إلخ.
الوحدات النمطية
- الخادم الضخم: الخادم الضخم هو الجزء الأساسي من مشروع الضخم ، الذي يحتوي على Core و Backend و API وغيرها من العروض الفرعية ؛
- Core: يقوم بتنفيذ محرك الرسم البياني ، ويتصل بوحدة الخلفية لأسفل ، ويدعم وحدة API للأعلى ؛
- الواجهة الخلفية: يقوم بتنفيذ تخزين بيانات الرسم البياني إلى الواجهة الخلفية ، ويدعم الخلفية بما في ذلك الذاكرة ، وكاساندرا ، و Scylladb ، و Rocksdb ، و HBase ، و MySQL و Postgresql ، يمكن للمستخدمين اختيار واحد وفقًا للموقف الفعلي ؛
- API: خادم REST المدمج ، ويوفر واجهة برمجة تطبيقات مريحة للمستخدمين ، وهو متوافق تمامًا مع استعلامات Gremlin. (يدعم سعة التخزين الموزعة والحساب) pushdown)
- ضخمة Toolchain: (أدوات)
- Mustgraph-Client: يوفر Mustgraph-Client عميل API المريح للاتصال بخادم Gurgegraph ، وهو حاليًا فقط إصدار Java الذي يتم تطبيقه ، يمكن لمستخدمي اللغات الأخرى تنفيذه بأنفسهم ؛
- Mustgraph-Loader: Mustgraph-Loader هو أداة استيراد البيانات تعتمد على كميات كبيرة ، والتي تقوم بتحويل البيانات النصية العادية إلى رؤوس وحواف الرسم البياني وإدراجها في قاعدة بيانات الرسم البياني ؛
- HUPERGRAPH-HUBBLE: HUPERGRAPH-HUBBLE هي منصة لإدارة التصور على شبكة الإنترنت لشركة MUBERGRAPH ، وهي منصة لتحليل التصور التوقف ، تغطي النظام الأساسي العملية بأكملها من نمذجة البيانات ، إلى استيراد البيانات السريعة ، إلى التحليل عبر الإنترنت وغير المتصلة بالبيانات ، والإدارة الموحدة للرسم البياني ؛
- الأدوات الضخمة: الأدوات الضخمة هي أداة نشر وإدارة ضخمة ، بما في ذلك إدارة الرسوم البيانية والنسخ الاحتياطي/الاسترداد وتنفيذ Gremlin وغيرها من الوظائف.
- الضخمة الحاسوبية: الحاسوب الضخم هو نظام معالجة الرسوم البيانية الموزعة (OLAP). إنه تطبيق pregel. يمكن تشغيله على مجموعات مثل Kubernetes/Yarn ، ويدعم الحوسبة الرسم البياني على نطاق واسع.
- MUBERGRAPH-AI: HUPERGRAPH-AAI هو مكون منظمة العفو الدولية المستقلة لـ MUBERGRAPH ، حيث يوفر وظائف التدريب والاستدلال للشبكات العصبية الرسم البياني ، LLM/GRATH COMBERT/PYTHON-CLIENT والمكونات الأخرى ذات الصلة ، تحديثًا مستمرًا.
المساهمة
- مرحبًا بك في المساهمة في HugeGraph ، يرجى الاطلاع على كيفية المساهمة لمزيد من المعلومات.
- ملاحظة: يوصى باستخدام سطح مكتب Github لتبسيط العلاقات العامة والالتزام بشكل كبير.
- شكرا لجميع الأشخاص الذين ساهموا بالفعل في ضخمة!
اتصل بنا
- قضايا Github: ردود الفعل حول مشكلات الاستخدام والمتطلبات الوظيفية (استجابة سريعة)
- البريد الإلكتروني للتغذية المرتدة: [email protected] (المشترك فقط)
- البريد الإلكتروني للأمان: [email protected] (تقرير عن مشاكل ثانية)
- حساب WeChat العام: Apache Mustgraph ، مرحبًا بك في مسح رمز الاستجابة السريعة هذا لمتابعتنا.
