TuGraph Analytics交互式图查询:让图所见即所得

TuGraph开源JAVA客户端工具TuGraph-OGM,无缝对接JAVA开发生态 (预计阅读时间:7分钟) TuGraph 图数据库提供了 JAVA、C++、Python 等多种语言的 SDK 支持,方便客户在各种场景下使用。用户使用 SDK 向TuGraph服务器发送Cypher请求,服务器则以 JSON形... 阅读详情

作者:廖梵抒

TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力,实现图上的交互式查询,用户在构图并导入数据之后,可以通过输入GQL语句对图查询分析,并以可视化的方式直观地展示点边结果。

OLAP架构

OLAP架构

在TuGraph Analytics OLAP架构中,主要以下组件:

  1. Client: 用户通过Client提交查询语句, Client负责和Coordinator交互,发送查询请求。
  2. Coordinator: 接收来自Client查询请求,将查询中的GQL语句进行解析、优化,构建查询的执行计划(执行计划的生成逻辑可参考《分布式图计算如何实现?带你一窥图计算执行计划》),并将任务调度给Woker执行。
  3. Worker:具体分布式地执行任务的单元,接收到Coordinator发送的Pipeline,执行具体的计算和查询逻辑。
  4. Meta Service: 服务注册管理,Coordinator启动后,会将服务的地址和端口向MetaService进行注册,Client提交查询时从MetaService获取Coordinator的服务地址,进行连接。目前支持http和rpc两种方式。

组件间执行流程如下:
OLAP流程

操作指南

1. 定义图模型

以下图为例,图中有2种点person和software,以及2种边knows和creates。

图模型

图模型定义可参考《TuGraph Analytics图建模研发:为图计算业务提速增效》,图定义语法为:

CREATE GRAPH dy_modern (
	Vertex person (
	  id bigint ID,
	  name varchar,
	  age int
	)
深入解读TuGraph计算引擎模型推理系统 TuGraph计算引擎模型推理系统将基于迭代计算的图计算框架与模型推理系统相结合,推理系统可自定义推理依赖环境,图迭代计算与推理链路实现隔离。基于共享内存的跨进程通信方式,提高了推理数据交换效率,满足流图近线推理的时效性。 阅读详情

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