Janusgraph中文文档

最新推荐文章于 2025-06-08 09:00:45 发布
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#图数据库 #人工只能 #Janusgraph #开源项目 #图计算

本文介绍了JanusGraph的基本概念，包括其架构、配置方法、数据模型等，并深入探讨了Gremlin查询语言的应用，以及JanusGraphServer的部署方式，适合初学者快速上手。

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JanusGraph·Index中文笔记
专注交流
07-30 2409
Index Graph Index：提高图查询顶点和边的速度。 vertex-centric index：提高遍历图（从一个顶点到另一个顶点）的速度，尤其是遍历通过边连接的顶点。 Graph Indexes 提高了查询顶点和边的速度，没有索引则会进行全局一个一个匹配查询。 通过property key建立的索引查询vertex和edge 索引名称必须唯一 //建索引语句，提供索引名称、...
janusgraph 引入 java_JanusGraph入门第一课和官方文档踩坑
weixin_42361764的博客
03-06 1057
入门第一课是在IDEA里创建一个项目，有些小曲折。这里运行的Demo是读取janusgraph示例的“神之图”(Graph of the Gods)数据并打印，采用Hbase+ES组合，JanusGraph版本是0.4.0，诸位可参考以下开始janusgraph的调用之旅~官网Java依赖org.janusgraphjanusgraph-core0.4.0org.apache.tinkerpopg...
Janusgraph分布式环境部署文档
01-08
里面搭建的是Hbase+es的Janusgraph，里面有三份文档，包含主机分配情况，搭建过程、还有hadoop，hbase，zookeeper等的相关配置
JanusGraph基础使用指南：从图数据库入门到实践
最新发布
gitblog_00563的博客
06-08 432
JanusGraph基础使用指南：从图数据库入门到实践 一、JanusGraph简介与基础概念 JanusGraph是一个高度可扩展的图数据库，支持大规模分布式图处理。它基于属性图模型（Property Graph Model），允许用户存储包含丰富属性和复杂关系的图结构数据。 1.1 属性图模型核心要素 顶点(Vertex)：表示实体，如人物、地点等 边(Edge)：表示实体间的关系 属性(P...
JanusGraph 中文文档
咻咻ing的专栏
11-20 5675
原文链接：xiuxiuing.gitee.io/blog JanusGraph 中文文档 目录 介绍 JanusGraph的优势 架构概述 快速开始 JanusGraph 基础 配置 Schema和数据模型 Gremlin 查询语言 JanusGraph Server 部署方案 ConfiguredGraphFactory 多节点JanusGraph集群的的注意事项 使用索引 Trans...
图数据库JanusGraph中文文档
XD的博客
04-08 715
文档链接为：https://fencs.org/janusgraph/ 感谢华创证券金融科技团队
Docker安装JanusGraph
12-10 995
janusgraph中文文档：http://www.janusgraph.cn/ JanusGraph提供Docker image，使得其能在Docker容器中运行。下面就举例如何使用Docker技术来安装和运行JanusGraph: $ docker run -it -p 8182:8182 janusgraph/janusgraph 运行docker命令，获取janusgraph的Dockerimage并运行于Docker容器，8182端口作为服务端口暴露对外。启动日志如下： SLF4J:
JanusGraph实战笔记·数据写入·查询
专注交流
08-28 8952
Data Types·JanusGraph如何表示、写入和查询数组类型？ JanusGraph·How to represent, write or query an array in JanusGraph?   JanusGraph如何表示一个定点具有多个同名属性 JanusGraph定点的属性值不支持数组数据类型 collection的使用 If you are using Ela...
【JanusGraph入门】4-TinkerPop简介
qq_25951401的博客
08-20 995
TinkerPop简介 简介 TinkerPop 什么是 TinkerPop Apache TinkerPop™ is a graph computing framework for both graph databases (OLTP) and graph analytic systems (OLAP). 他是 Apache 顶级项目 他是图计算框架, 支撑图数据库(OLTP)、图分析系统(OLAP) 有哪些项目在用 TinkerPop TinkerPop 成员 网址 官网 官网文档
docs.janusgraph.org：JanusGraph文档站点
02-07
docs.janusgraph.org：JanusGraph文档站点
janusgraph部署开发.docx
05-15
JanusGraph over HBase支持全局顶点和边缘迭代。但是，请注意，所有这些顶点和/或边都将加载到内存中，这可能会导致OutOfMemoryException。使用JanusGraph和TinkerPop的Hadoop-Gremlin有效地遍历大型图中的所有顶点或边。
janusGraph文档地址
tt4545的博客
08-25 150
http://tinkerpop.apache.org/docs/3.1.1-incubating/tutorials/the-gremlin-console/#result-iteration
JanusGraph数据库配置（官网中文翻译）
专注交流
08-26 1890
4配置 有关所有选项的完整列表，请参阅第15章，配置参考。   4.3 全局配置   JanusGraph区分本地和全局配置选项。本地配置选项适用于单个JanusGraph实例。全局配置选项适用于群集中的所有实例。更具体地说，JanusGraph区分了以下五个配置选项范围： LOCAL：这些选项仅适用于单个JanusGraph实例，并在初始化JanusGraph实例时提供的配置中指定。...
janusGraph学习资料
tyrroo的博客
01-23 810
官方文档https://docs.janusgraph.org/latest/index-admin.html 中文文档（不全）详见http://www.k6k4.com/chapter/show/aafjjfjfv1534955013868 图数据库专题：http://www.k6k4.com/blog/list/6/5 https:/...
图数据库JanusGraph入门(一)JanusGraph初识
热门推荐
菜菜bu菜的博客
09-26 1万+
图数据库JanusGraph(janus读音类:J+nes, jay 而不是je-nes)，JanusGraph是一个分布式图数据
JanusGraph图数据库初学
qq_43803266的博客
08-16 279
这种普适性是由GTM（Gremlin traversal machine）实现的，GTM是一个分布式、基于图的虚拟机，它协调多机图遍历的执行，使得Gremlin的用户不需要掌握底层的数据库查询语言和特定领域的大数据分析语言（如Spark DSL、MapReduce等）就能对图进行分析。用户在使用Gremlin查询/遍历语言来操作支持Gremlin的图数据库，例如咱们公司睿达关联网络中使用的JanusGraph就是支持Gremlin的图数据库。：获取“Hercules”顶点的祖父的name属性。
java引用类型变量有哪些，持续更新中
m0_57066131的博客
06-27 232
Java NIO 基本介绍 Java NIO 全称 java non-blocking IO，是指 JDK 提供的新 API。从 JDK1.4 开始，Java 提供了一系列改进的输入/输出的新特性，被统称为 NIO(即 New IO)，是同步非阻塞的 NIO 相关类都被放在 java.nio 包及子包下，并且对原 java.io 包中的很多类进行改写。 NIO 有三大核心部分：Channel(通道)，Buffer(缓冲区), Selector(选择器) NIO是 面向缓冲区 ，或者面向 块 编程的。数据读
JanusGraph概述
huangcy的博客
07-22 797
本文主要从以下几个方面来概述JanusGraph： 什么是图计算？ 什么是TinkerPop？ 什么是JanusGraph？ TinkerPop和JanusGraph的关系 1、什么是图计算 就如程序=数据结构+算法一样，图计算=Structure+Process Structure，即图形结构，图数据库或图计算框架常用的图形结构通常是基于属性图模型： 一个图由Vertex(顶点、节点、实体)和Edge(边，线，关系)组成。顶点通过边连接，边有方向，也就是说一条边有一个起始节点和一个结束节点。 其中顶
Container graph-dev
03-18
<think>好的，我现在需要处理用户关于容器化在图形开发中的应用以及相关资源的查询。首先，用户提到了“containerization for graph development”和“graph-dev resources”，需要明确这两个术语的具体含义。 “容器化”通常指使用Docker、Kubernetes等技术将应用程序及其依赖打包，以便在不同环境中运行。而“图形开发”可能涉及图形数据库（如Neo4j）、图形处理框架（如Apache TinkerPop）或者图形用户界面（GUI）开发。用户可能是在寻找如何将容器化技术应用于这些图形相关的开发中，或者寻找相关的教程和工具资源。 接下来，我需要验证用户提供的引用内容是否相关。用户引用了一个关于Go语言项目的汇总页面，其中提到索引和搜索引擎，可能与容器化或图形开发无关。因此，可能需要忽略该引用，转而依靠其他可靠资源。 为了准确回答，我需要分步骤处理： 1. **明确术语定义**：确认“graph development”具体指图形数据库、图形处理还是图形界面开发。 2. **容器化应用场景**：分析容器化在这些领域中的常见用例，如部署图形数据库、微服务架构中的图形处理服务等。 3. **资源收集**：查找相关的教程、工具和最佳实践，例如Docker官方文档中关于Neo4j的容器化指南，Kubernetes部署Apache TinkerPop的案例。 4. **验证资源可靠性**：确保推荐的资源来自官方文档或知名社区，避免过时或不准确的信息。 5. **生成相关问题**：根据回答内容，设计用户可能进一步询问的问题，如性能优化、特定工具的集成方法等。 在整理回答时，需注意使用正确的中文表达，并遵循用户给出的格式要求，如数学公式的排版和引用标识。同时，确保回答结构清晰，分点说明，帮助用户逐步理解如何将容器化技术应用到图形开发中，并提供实用资源链接。</think>### 容器化在图形开发中的应用与资源 #### 1. 容器化与图形开发的结合场景 容器化技术（如Docker、Kubernetes）在图形开发中的主要应用包括： - **图形数据库部署**：例如Neo4j、ArangoDB等，通过容器化实现快速部署和环境隔离[^2]。 - **分布式图计算框架**：如Apache TinkerPop（Gremlin）或JanusGraph，容器化可简化集群管理[^3]。 - **图形处理微服务**：将图形算法（如最短路径、社区发现）封装为容器化服务，提升扩展性[^4]。 #### 2. 核心工具与资源 | 类别 | 工具/资源 | 说明 | |----------------|-------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------| | **容器化平台** | [Docker官方文档](https://docs.docker.com/) | 包含Neo4j、JanusGraph等图形数据库的官方镜像配置指南 | | **图形数据库** | [Neo4j Docker镜像](https://hub.docker.com/_/neo4j) | 支持单机/集群模式，提供浏览器端图形化查询界面 | | **图计算框架** | [JanusGraph on Kubernetes](https://docs.janusgraph.org/v0.6/kubernetes.html) | 基于Kubernetes的分布式部署方案 | | **开发教程** | [GraphDev教程合集](https://graphdev.io/categories/containerization/) | 涵盖容器化调试、性能优化及与CI/CD流水线集成 | #### 3. 实战示例：部署Neo4j集群 ```yaml # docker-compose.yml（3节点集群） version: '3' services: neo4j-core1: image: neo4j:5.12 environment: NEO4J_server_cluster_initialDiscoveryMembers: neo4j-core1:5000,neo4j-core2:5000 NEO4J_ACCEPT_LICENSE_AGREEMENT: yes neo4j-core2: image: neo4j:5.12 environment: NEO4J_server_cluster_initialDiscoveryMembers: neo4j-core1:5000,neo4j-core2:5000 NEO4J_ACCEPT_LICENSE_AGREEMENT: yes ``` #### 4. 性能优化要点 - **资源分配**：通过`--memory`限制容器内存，避免图计算任务导致OOM（内存溢出）[^5] - **持久化存储**：使用Docker Volume保存图数据，确保容器重启后数据不丢失 - **网络配置**：多容器间采用`--network=host`模式降低延迟，适用于实时图分析场景
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