HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database）。
一、基本概述
- 功能特性：HugeGraph实现了Apache TinkerPop3框架，并完全兼容Gremlin查询语言，具备完善的工具链组件，助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。它支持百亿以上的顶点和边快速导入，并提供毫秒级的关联关系查询能力（OLTP），同时支持大规模分布式图分析（OLAP）。
- 典型应用场景：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。适用业务领域包括网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。
二、功能特点
- 易用性：
- 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，降低用户使用门槛。
- 高效性：
- 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。
- 通用性：
- 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。
- 可扩展性：
- 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。
- 开放性：
- 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。
三、核心组件模块
- HugeGraph-Server：项目的核心部分，包含Core、Backend、API等子模块。Core负责图引擎实现，Backend实现图数据存储到后端，API则内置REST Server，向用户提供RESTful API，同时完全兼容Gremlin查询。
- HugeGraph-Client：提供了一个RESTful API客户端，用于连接到HugeGraph-Server。目前仅实现Java版，其他语言用户可自行实现。
- HugeGraph-Loader：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-Computer：分布式图处理系统（OLAP），是Pregel的一个实现，可以运行在Kubernetes上。
- HugeGraph-Hubble：Web可视化管理平台，一站式可视化分析平台，涵盖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：部署和管理工具，包括管理图、备份/恢复、Gremlin执行等功能。
四、数据表示与存储
- 数据表示：采用Property Graph模型，每个顶点/边由唯一的VertexId/EdgeId标识，属性存储在对应点/边内部。
- 存储系统：支持多种后端存储引擎，如RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL等，采用插件方式扩展。
五、应用场景与案例
HugeGraph在多个领域都有广泛的应用，如解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，同时也逐步扩展及支持了更多的通用图应用。
综上所述，HugeGraph凭借其易用性、高效性、通用性、可扩展性和开放性，在图数据库领域具有显著的优势和广泛的应用前景。
六、部署
版本：hugegraph-0.12.0.tar.gz
将包上传至目标主机解压 tar -xzvf hugegraph-0.12.0.tar.gz -C /usr/local/
修改配置文件 vim /usr/local/hugegraph-0.12.0/conf/graphs/hugegraph.properties
修改cassandra的地址和账密
初始化数据库
cd /usr/local/hugegraph-0.12.0/bin
sh init-store.sh
启动服务
sh start-hugegraph.sh
