一、文档

国产图数据库系统,主要开发语言为C++,纯粹的图数据系统,使用内建数据库,图计算需要外接引擎spark,flink等.

• 官网:https://nebula-graph.com.cn/
• GitHub:https://github.com/vesoft-inc/nebula-graph
• 官方文档:https://docs.nebula-graph.com.cn/

  二、部署

• 不提供tarball直接部署方式,需要安装rpm包或从源码编译。集群部署详情参考https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/4.deployment-and-installation/deploy-nebula-graph-cluster/。
• 包安装

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  # 下载 wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/2.0.1/nebula-graph-2.0.1.ubuntu1804.amd64.deb wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/2.0.1/nebula-graph-2.0.1.ubuntu1804.amd64.deb.sha256sum.txt # 安装 默认安装路径为/usr/local/nebula/ sudo dpkg -i --instdir==<installation_path> <package_name>

• 源码安装

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  # 准备环境 https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/4.deployment-and-installation/1.resource-preparations/ sudo apt-get install -y make \ m4 \ git \ wget \ unzip \ xz-utils \ curl \ lsb-core \ build-essential \ libreadline-dev \ ncurses-dev \ cmake \ gettext # 编译 https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/1.install-nebula-graph-by-compiling-the-source-code/ mkdir build && cd build cmake -DENABLE_BUILD_STORAGE=on -DENABLE_TESTING=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/graphDB/nebula -DNEBULA_COMMON_REPO_TAG=v2.0.1 -DNEBULA_STORAGE_REPO_TAG=v2.0.1 .. make -j{N} # 并行数量N建议为min(CPU core,(Mem)GB/2) sudo make install-all

• 环境配置

  • 测试环境服务比例

    机器名称	metad进程数量	storaged进程数量	graphd进程数量
    A	1	1	1
    B	-	1	1
    C	-	1	1

  • Meta服务配置,参考(https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/5.configurations-and-logs/1.configurations/2.meta-config/)

  • Graph服务配置,参考(https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/5.configurations-and-logs/1.configurations/3.graph-config/)

  • Storage服务配置,参考(https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/5.configurations-and-logs/1.configurations/4.storage-config/)

• 运行,参考(https://docs.nebula-graph.com.cn/2.0.1/2.quick-start/5.start-stop-service/)

  1	sudo /path/to/nebula/scripts/nebula.service start <metad|graphd|storaged|all>

  三、算法

  以下算法通过Nebula Algorithm利用spark提供，其他需要自行实现。（需学习nGQL语法，spark graphX）。

  算法名	说明	应用场景
  PageRank	页面排序	网页排序、重点节点挖掘
  Louvain	社区发现	社团挖掘、层次化聚类
  KCore	K核	社区发现、金融风控
  LabelPropagation	标签传播	资讯传播、广告推荐、社区发现
  ConnectedComponent	联通分量	社区发现、孤岛发现
  StronglyConnectedComponent	强联通分量	社区发现
  ShortestPath	最短路径	路径规划、网络规划
  TriangleCount	三角形计数	网络结构分析
  BetweennessCentrality	介数中心性	关键节点挖掘，节点影响力计算
  DegreeStatic	度统计	图结构分析