获取名为“gremlin”的顶点。 2. 得到gremlin知道的人。 3. 遍历那些人都知道的人。 4. 得到那些人的名字。...2：被两位是朋友关系的人创建的项目名称 g.V().match( as("a").out("knows").as("b"), as("a").out("created").as("c"),...groupCount().by("title") 步骤：1.获取gremlin用户顶点并将该顶点设置为a，则下面的a便代表gremlin这个顶点 2.找到gremlin创造的项目，并且创建这些项目的人...获取名为“gremlin”的顶点 2. 获取Gremlin购买的产品并保存为以“stash”命名的临时集合 3. 还有谁买了这些产品，并且得到他们买的东西 4....命令式的Gremlin遍历告诉遍历者如何在遍历中的每一步进行。 例如，下面的命令遍历首先将遍历器放置在表示Gremlin的顶点处。
Gremlin Language Variants: 学习如何在编程语言中嵌入Gremlin。 Gremlin for SQL developers: 使用SQL查询数据的方式来学习Gremlin。...V：图中所有的顶点。 has('name', 'hercules')：过滤出顶点name为hercules的顶点。 out('father')：从hercules顶点遍历出边为father的边。...out('father')：从hercules的father顶点遍历出边为father的边。 name：获取hercules祖父顶点的name属性的值。 总之，这些步骤构成了类似路径的遍历查询。...鉴于神的图形只有一个战斗者（Hercules），另一个战斗者（为了举例）被添加到图中，Gremlin展示了如何将顶点和边添加到图形中。...可以在顶点和边上设置作为键值对的属性。 使用SET或LIST基数定义的属性键，必须使用addProperty向顶点添加此属性。
您将看到两个可供下载的Titan发行版。...此对象表示我们当前正在处理的图表。它有一些方法可以帮助管理图形，如添加顶点，创建标签和处理事务。...').next() 在这个例子中，我们已经创建了两个顶点，标签分别为fish和company。...我们还定义了两个属性，第一个顶点的name与residence，和第二个定点的name与website。现在让我们使用变量sammy和company来访问这些顶点。...例如，我们可以添加一种颜色： gremlin> g.V(sammy).property('color', 'blue') 现在，让我们定义这两个顶点之间的关系。
这个抽象的数据模型对应图模型中的属性，这个特定的实例描述了罗马万神殿中人物和地点之间的关系。此外，图中的特殊文本和符号修饰符(如：粗体、下划线等)表示图中不同的示意图/类型。 ?...该起始点是一个元素（或一组元素） - 即顶点或边。从起始点，Gremlin路径描述描述了如何通过显示的图结构来遍历图中的其他点。...这也可以使用循环的方式来查询，实际上Hercules是从Saturn在in('father') 路径上循环两次到达的点。...图的属性模型足以表示各种的事物和关系。 通过这种方式，Gods图也展示了Hercules的各种英雄事迹 - 他著名的12年工作。 在上一节中，发现Hercules参与了雅典附近的两场战争。...JanusGraph非常智能，在可以使用的时候会使用以顶点为中心的索引。Gremlin的toString()表达式将分解为单个步骤来展示。
此代码将选项卡上的文本行分割以创建包含两个userID值的列表。...collect函数将处理getOrCreate所得到的值，然后将所得列表解构到的两个顶点变量存入已经存在或以其它方式被新创建的图中：fromVertex和toVertex。...fromVertex.addEdge('votesFor', toVertex) - 构造两个顶点之间的边。 g.commit()- 值得注意的是，这个加载是在单个事务的上下文中执行的。...该网络中的顶点代表医疗服务提供者，它们由NPI number标识。边表示两个提供者之间的共享交互，其中三个属性进一步限定了该交互。数据根据时间窗口分成几种尺寸。...如果数据可以组织起来的，并且条件允许的话，可以考虑一下使用gpars进行并行加载的方法。 如果有倾向于从非JVM语言（如Python）加载数据，可以理清本文思路并在Gremlin中编写加载脚本。
数据导入方案探索 简单介绍完 JanusGraph 的优点，就正式开始迁移数据了。不得不说我们严重低估的数据的迁移难度，之前预估大概两周就能搞定，结果花了快两个月的时间。...插入边比较慢，最主要的原因是每插入一条边都需要检索两个顶点。...社区里面建议是维持 name 索引到顶点id的一个 map 存放到内存中，我们没试过，主要感觉有两方面问题，第一20亿点的需要不少内存，其次因为我们顶点是批量插入的，构建这个 map 不是很方便，于是就放弃了这个方案...另一个问题就是如果并行度过高 Hbase 集群能否支撑的住。最终需要在这些问题中找到平衡。...gremlin.spark.graphStorageLevel=MEMORY_AND_DISK gremlin.spark.persistContext=true gremlin.spark.graphWriter
Gremlin：数据以属性图的形式存在，可以认为是上面两种的混合体，属性仍然在表中，但是联接关系是直接以链接（比如指针）的形式存在的。...GremlinGroovyScriptEngine.java)； gremlin-server：提供了 RESTFul 和 WebSocket 两种 Gremlin 查询能力(eg....GremlinServer.java)； Gremlin还有其他的一些模块，如 gremlin-console、gremlin-jsr223等，需要的可以研究一下。...框架型代码和工程代码（如 mybatis、nginx 等）的风格还是不一样的，一些好的设计模式值得好好研究。 值得一提的是，Gremlin 的模块中，有非常多的 SPI 实现： ?...JanusGraph 索引 JanusGraph 支持两种类型的索引：graph index 和 vertex-centric index。
请注意，两幅图像是“相同的”20x20点阵——无论网格是否“折叠”，两个图形都是同构的（即元素能够彼此一一对应）。因此，对于点阵来说重要的不是它在二维平面上呈现的方式，而是它的元素之间是如何连接的。...首先必须存在4个角顶点，每个角顶点的度数都为2；然后在每边有19个度数为三的顶点，假设有4条边，则有76个这样的点（19 x 4 = 76）；最后，在点阵的内部正方形中存在19行每行19列个度数为4的顶点...遍历一个有向点阵 假设有一个有向点阵，其中所有的边都指向正下和正右的顶点。在这样的结构中，左上角顶点只有出度。同样，右下角顶点只有入度。...对于先前绘制的1x1点阵，该长度为2。因此，可以在两步之后到达右下角的顶点。一般来说，一个n×n点阵所需的步数是2n。...当计算从顶点（0,0）到（n，n）的路径数量时，只有向下和向右两个方向允许移动，因此必须有n个下移，n个右移。这意味着总共有2n个移动，因此有n个选择（因为另外n个“选择”是由前面n个选择所确定的）。
1.1 Tinkerpop结构 Tinkerpop处理是图结构的数据，它的结构API的基础组件包括如下几部分： Graph：维护点和边的集合，数据库访问如事务； Element：维护属性和标签（表示元素的类型...如果使图系统具有处理功能（OLAP），则需要实现GraphComputer API，它定义了消息或遍历器是如何在工作者（线程或机器）之间进行交互和传递的。...，可以把包含数千亿个顶点和边的图存储在多机集群上。...所以这两个特点是它显著的优势。...为此每导入一个顶点数据都会执行如下逻辑：获取要导入顶点的id值，查询图中是否有某个顶点的bulkLoader.vertex.id值等于id值的，如果等于，则使用要插入的值，更新该图中已存在的顶点属性；如果不存在
我们知道我们并不是唯一想要开源图形数据库的人，所以我们在社区中找到了其他人，一起创建了Titan，并将JanusGraph带到了Linux基金会。...许多开发人员最终需要Neo4j企业版提供的可伸缩性和可用性特性，而Neo4j企业版需要商业订阅许可证。 FH:我认为这两种图形数据库之间主要存在两个区别因素。首先，Neo4j基本上是一个自包含的项目。...例如，JanusGraph可以使用Elasticsearch或Apache Solr实现高级索引功能(如全文搜索)，并使用可伸缩数据库(如Apache Cassandra或HBase)存储数据。...我看到的其他关键区别因素是这两个图形数据库面向用户的界面，查询语言是其中的中心方面。...对于图模型，另一个需要考虑的问题是，某个东西是否应该是一个顶点上的属性，还是它自己连接到另一个带边的顶点上的另一个顶点。
首先，在数据结构中，图是一种由顶点（vertex）集合及顶点间关系集合组成的一种非线性数据结构。...常见的图数据库有Neo4j,JanuasGraph,Tigergraph等，其中，Gremlin是一种操作图数据库的图语言，它是Apache ThinkerPop框架下的图遍历语言。...根据官网上的介绍，HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database），实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言，支持百亿以上的顶点和边快速导入...HugeGraph有以下特点： 顶点、边：支持基本增删改查操作，支持有向图，支持两顶点间同一类型多条边，支持超级点。...网盘下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/11qPFOFU-d9nxGEdws4zggQ 提取码：pqpy 利用HugeGraph学习Gremlin，主要只用安装以上两个包
图数据库是所有数据管理系统中成长最快的分类，下面分别从图检索语言和图数据库两个方面来介绍图数据市场的发展。...年的排行榜，其继任者 JanusGraph 也在快速跟进中； 此外一些国内还有一些图开源项目，如 HugeGraph ，将在后面一部分介绍。...Neo4j Neo4j 是目前最流行的图形数据库，支持完整的事务，在属性图中，图是由顶点（Vertex），边（Edge）和属性（Property）组成的，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边也称作关系...AWS和微软这两个竞争对手在云数据库的处理方法上截然不同的。...应用程序和Janus Graph处在两个不同JVM中，应用通过给JanusGraph提交Gremlin查询给GremlinServer，来使用JanusGraph，因为JanusGraph原生是支持Gremlin
, neo4j, janusGraph只是它两个组件（图storage-engine）的vendor而已。...janusGraph集成了各大开源存储系统，如hbase，Cassandra，BerkeleyDB，以及整合开源搜索引擎，如solr, ElasticSearch....使用64位的顶点Id作Key指向相应顶点的邻接表row。每个边或属性在row中都是一个独立的cell，并且这些cell可以高效的完成插入和删除。...单条边的数据布局 ? 每个边或者属性会保存在顶点的邻接表row的cell中。序列化之后的column数据字节序也反映了原来的Edge标签的key序。...一个体系的ID编码和压缩的对象序列化易于使得每个cell保持尽可能少地占用后端存储空间。 一条边信息会被出度、入度vetex保留两遍，便于快速定位到邻接节点，可避免表级联查询。
(2)支持很大的并发事务处理和图操作处理。通过添加机器横向扩展JanusGraph的事务处理能力，可以在毫秒级别相应大图的复杂查询。...(4)支持在很大的图上对顶点和边进行地理位置、数值范围、全文搜索。 (5)原生支持Apache TinkerPop 描述的当前流行的属性图数据模型。...(6)原生支持图遍历语言Gremlin。 (7)通过使用非编程的方式连接很容易与Gremlin Server集成 (8)提供了很多图级别配置选项用于调节性能。...(9)以顶点为中心的索引提供顶点级查询，以缓解臭名昭着的超级节点问题。 (10)提供优化的磁盘表示，从而允许有效地使用存储和访问速度。...JanusGraph 和 CAP 理论 尽管你付出了最大的努力，你的系统仍会遇到很多的错误，以至于必须在减少输出（如：停止响应请求）和降低收获（如：响应不完整的答案）之间做出选择。
DFS 序的应用 3.1 割点 什么是割点？ 如果去掉一个节点以及与它连接的边，该点原来所在的图被分成两部分，则称该点为割点。如下图所示，删除 2号节点，剩下的节点之间就不能两两相互到达了。...没有被访问到的顶点有4、5、6号顶点。 Tips： 节点边上的数字表示时间戳。 其中5和6号顶点都不可能在不经过2号顶点的情况下，再次回到已被访问过的顶点(1和3号顶点)，因此2号顶点是割点。...问题变成如何在深度搜索到 k点时判断，没有被访问过的点是否能通过此k或者不能通过此k点回到曾经访问过的点。 算法中引入了回溯值概念。...在欧拉序中找到9和6第一次出现的位置。 直观比较，知道4号节点是其LCA，特征是9和6之间深度最小的节点。 欧拉序求LCA，先求图的欧拉序、时间戳（可以记录进入和离开节点的时间）以及节点深度。...j=1表示区间长度为 2，值为区间长度为 1的两个子区间的深度值小的节点。
Apache TinkerPop 提供了图数据库的抽象接口，方便第三方实现自己的图数据库以接入TinkerPop 技术栈，享受TinkerPop 的Gremlin、算法等福利。...Graph（图）, Vertex（顶点）, Edge（边）, VertexProperty（属性） and Property....实例（TinkerGraph是官方实现的，基于内存的Graph） 2 .创建一个顶点 创建边 上面的代码构建了一个基本的图，下面的代码演示如何进行图谱的操作。...实现 Gremlin-Core 一个标准的Graph Provider需要实现OLTP 和OLAP两类接口，官方推荐学习TinkerGraph(in-memory OLTP and OLAP in tinkergraph-gremlin...)，以及 Neo4jGraph (OLTP w/ transactions in neo4j-gremlin) ，还有 Neo4jGraph (OLTP w/ transactions in neo4j-gremlin
正常步骤为(方法不一定唯一)： 从DGA图中找到一个没有前驱的顶点输出。(可以遍历，也可以用优先队列维护) 删除以这个点为起点的边。...(它的指向的边删除，为了找到下个没有前驱的顶点) 重复上述，直到最后一个顶点被输出。如果还有顶点未被输出，则说明有环！ 对于上图的简单序列，可以简单描述步骤为： 1：删除1或2输出 ?...但是实际上代码的实现还是很需要斟酌的，如何在空间和时间上能够得到较好的平衡且取得较好的效率？ 首先要考虑存储。对于节点，首先他有联通点这么多属性。遇到稀疏矩阵还是用邻接表比较好。...因为节点之间是有相关性的，一个节点若想入度为零，那么它的父节点(指向节点)肯定在它为0前入度为0，拆除关联箭头。...如果使用队列就会得到1 2 3 4 5 6 7 8的拓扑序列 至于图的构造，因为没有条件可能效率并不高，算法也可能不太好，如有优化错误还请大佬指正！
背景介绍 数据血缘(Data Lineage)：是数据治理中元数据管理领域下的一个子范畴，是数据的溯源过程，获得数据产生链路，发现数据的关联关系，目的是解决"数据的哲学三问"：我是谁，我从哪里来，我到哪里去...常见的数据血缘主要包括两大类： SQL血缘：基于SQL解析AST语法树，获取SQL的表、字段血缘； 业务血缘：常为基于任务调度DAG生成的数据流向关系； 业界方案 业界实现方案，开源项目数据血缘对比 项目...血缘关系图包括： 表血缘：表信息作为顶点，表之间的关系作为边，如create table B as select * from A，则source为A表，target为B表； 字段血缘：字段作为顶点，字段之间的关系作为边...，字段之间的关系是继承自表关系的，如source为A表id字段，target为B表id字段； 血缘识别Visitor模式可基于自底向上递归遍历血缘关系，根据表节点、字段节点维护血缘信息。...的根节点信息，SQL解析的起点； SQL关键字(绿色框)：如CREATE、TABLE、EXTERNAL等； SQL表达式(紫色框)：每个SQL表达式都维护父节点信息； SQL解析器(黄色框)：解析指定SQL
简述稳定排序和非稳定排序的区别 稳定排序：排序前后两个相等的数相对位置不变，则算法稳定 非稳定排序：排序前后两个相等的数相对位置发生了变化，则算法不稳定。...简述直接选择排序 直接选择排序：每次在未排序序列中找到最小元素，和未排序序列的第一个元素交换位置，再在剩余未排序序列中重复该操作直到所有元素排序完毕。 排序算法不稳定。...n次循环至n个顶点全部遍历： 从权值数组中找到权值最小的，标记该边端点k 打印该路径及权值 如果存在经过顶点k到顶点i的边比v->i的权值小 更新权值数组及对应路径 简述堆 堆是一种完全二叉树形式，其可分为最大值堆和最小值堆...最大值堆：子节点均小于父节点，根节点是树中最大的节点。 最小值堆：子节点均大于父节点，根节点是树中最小的节点。 简述set Set是一种集合。集合中的对象不按特定的方式排序，并且没有重复对象。...其特点如下： 每个节点有零个或多个子节点； 只有一个节点没有父节点，该节点称为根节点； 除根节点外，每个节点有且只有一个父节点； 简述二叉查找树 二叉查找树的左子树若不为空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值
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