JanusGraph是一个分布式图形数据库，这意味着它可以在多节点集群中进行设置。 但是，在这样的环境中工作时，有一些重要的事情需要考虑。 此外，如果配置正确，JanusGraph会为用户处理一些特殊注意事项。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长，骗子的行骗能力也水涨船高，精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷，方法复杂且容易广泛复制，当事后发现时，已经太迟了，客户和企业往往已经损失惨重。
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言，而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。Gremlin是一种函数式数据流语言，可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图（property graph）的遍历或查询。
JanusGraph使用Gremlin Server引擎作为服务组件来处理和响应客户端查询。 当打包在JanusGraph中时，Gremlin Server被称为JanusGraph Server。
图形数据库是 NoSQL 数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。Google的图形计算系统名为 Pregel。
对于支持Gremlin语法的图数据库，可以通过Gephi中的Graph Streaming插件将输入导入到Gephi中，进行数据可视化展示。
Apache软件基金会最近宣布：TinkerPop 升级为顶级项目 TinkerPop 是一个图计算框架，用来进行实时的事务型处理，和批量的图分析，包含了一系列以 Gremlin 引擎为核心的子项目和模块 图是一种描述数据存储结构的方式，比如键值对结构，也是存储数据的一种方式，只是图结构更为复杂 图是由顶点和边组成的，点和边各自都可以包含任意多个键值对形式的属性 点是用来描述离散的对象，例如 人、地点、事件 边是对点之间关系的描述，例如，一个人可以认识另一个人、一个人参与了某件事、一个人在某个地方 属性描述
tinkerpop是一个图库标准，一个框架，学习图库，先从这个项目入手比较合适, neo4j, janusGraph只是它两个组件（图storage-engine）的vendor而已。图库是节点&边的集合，边描述了节点间的关联关系。
在数据库深度挖掘的第三部分中，我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流，以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
几乎所有与JanusGraph的交互都与事务相关联。JanusGraph事务对于多个线程并发使用是安全的。JanusGraph实例上的方法，如graph.V(..)和graph.tx().commit()执行ThreadLocal查找以检索或创建与调用线程关联的事务。调用者可以选择放弃ThreadLocal事务管理，转而调用 graph.tx().createThreadedTx()，它返回对事务对象的引用，其中包含读/写图数据和提交或回滚的方法。
OrientDB诞生之初是文档数据库，其中包含的无索引链接设计让它完美地具备了图数据库的能力，但彼时其核心API依然是Document API，随后，基于Apache TinkerPop 2.x 实现的Graph API，作为一个单独的组件加入其中。这种割裂的API设计，显然不符合OrientDB多模型数据库的定位。因此，v3.0版本之后，Multi-Model API作为新的核心出现在整个API体系中。
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。TinkerPop将这些第三方称为“Provider ”，知名的Provider包含janusGraph、neo4j、hugegraph等。
图数据库JanusGraph介绍及使用(一)：简介 https://blog.csdn.net/gobitan/article/details/80939224
graph = JanusGraphFactory.build().set("storage.backend", "inmemory").set("storage.hostname","10.158.69.75").open()
a.解决企业中bug。比如flink早期bug，就很多，如json序列化工具，在开启flink仅一次处理，json格式不符合要求，就会抛异常而挂掉，然后重试，挂掉。这明显不科学，要解决这个bug就要会读源码，改源码。
Knowledge Base of Relational and NoSQL Database Management Systemsdb-engines.com
JanusGraph官方文档并没有他提供数据备份与恢复的相关说明，所以我们是使用的Tinkerpop的备份与恢复命令。
我将直接切入主题，Jaeger目前只可视化收集来自测仪应用程序的数据。它不执行任何后处理（除了服务依赖关系图）或任何计算，以从它收集的跟踪中获得其他有趣的指标或特性。这是一个遗憾，因为跟踪包含了所有遥测信号中最丰富的信息！
JanusGraph数据库集群是由一个或多个JaunsGraph实例组成。获取JanusGraph必须提供一个配置信息告诉JanusGraph怎么建立连接。
JanusGraph数据库配置（官网中文翻译）.https://blog.csdn.net/wzwdcld/article/details/82082760
Titan是一个高度可扩展的开源图形数据库。图形数据库是一种NoSQL数据库，其中所有数据都存储为节点（nodes）和边（edges）。图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。
JanusGraph·Gremlin-Server Could not instantiate implementation: org.janusgraph.diskstorage.es.ElasticSearchIndex gremlin-driver 通过maven连接gremlin-server，前端应用出现没反应的状态，查看日志是apache.tinkerpop.gremlin.driver.exception.ResponseException。重启一下gremlin-server这
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。
图数据库的基本含义是以“图”这种数据结构存储和查询数据，而不是存储图片的数据库。它的数据模型主要是以节点和关系（边）来体现，也可处理键值对。它的优点是快速解决复杂的关系问题。 图将实体表现为节点，实体与其他实体连接的方式表现为联系。我们可以用这个通用的、富有表现力的结构来建模各种场景，从宇宙火箭的建造到道路系统，从食物的供应链及原产地追踪到人们的病历，甚至更多其他的场景。 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型，它应用图形理论存储实体之间的关系信息。最常见的例子，就是社会网络中人与人之间的关系。关系型数据库用于存储关系型数据的效果并不好，其查询复杂、缓慢、超出预期，而图形数据库的独特设计恰恰弥补了这个缺陷。 目前主流的图数据库有：Neo4j，FlockDB，GraphDB，InfiniteGraph，Titan，JanusGraph，Pregel等。下面说一下JanusGraph 官网上：
设想一个场景： 在金融的反欺诈场景下，当一个用户小李 请求订单，我们可以设定一个规则：
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和数据类型 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 Transactions JanusGraph Cache Transaction 日志 常用配置 常见问题 技术限制 存储 Apache Cassandra Apache HBase G
datetime类表示日期和时间等信息，我们可以使用如下构造方法创建datetime对象.
JanusGraph是一个图形数据库引擎。 JanusGraph本身专注于压缩图序列化、丰富图数据建模、高效的查询执行。 此外，JanusGraph利用Hadoop进行图分析和批处理。JanusGraph为数据持久化，数据索引和客户端访问实现了强大的模块化接口。 JanusGraph的模块化架构使其能够与各种存储，索引和客户端技术进行互操作; 这也使得JanusGraph升级对应的组件过程变得更加简单。
大家好，我是独孤风。 今天我们来聊一下另一个元数据管理平台Apache Atlas。Atlas其实有一些年头了，是在2015年的时候就开源。
不久前看过一篇不错的文章，作者用了15行代码就实现了一个简单的模板语法，我觉得很有趣，建议在阅读本文之前先看一下这个，本文不会讲解一些细节实现，这里是传送门：只有20行的Javascript模板引擎 这个模板语法实现的核心点是利用正则表达式来匹配到模板语法里面的变量和JS语句，遇到变量就将匹配到的字符串 push 到一个数组中，遇到 JS 语句就执行，最后再把数组中的字符串 join 起来，用 Function 来解析执行这串字符串，最终将执行后的结果放到指定 DOM 节点的innerHTML 里面。 但是这个模板语法还是有很多不足，比如不支持取余运算，不支持自定义模板语法，也不支持if、for、switch 之外的JS语句，缺少 HTML 实体编码。 恰好我这阵子也在看 underscore 源码，于是就参考了一下 underscore 中 template 方法的实现。 这个是我参考 template 后实现的模板，一共只有60行代码。
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
https://docs.janusgraph.org/latest/version-compat.html
注意，这里只是说了通过 提供类似图的语义查询功能，并没有规定图的存储结构。图数据库的主要优点：
1、添加Maven依赖 <dependency> <groupId>org.janusgraph</groupId> <artifactId>janusgraph-core</artifactId> <version>0.2.0</version> </dependency> <dependency>
本节将使用Gods图作为演示示例，此图在JanusGraph演示中广泛使用。该图如下图所示。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。
可以使用ConfiguredGraphFactory去配置JanusGraph Server。 ConfiguredGraphFactory是图的一种访问方式，类似于JanusGraphFactory。 这些图的工厂类提供了动态管理托管在服务器上的图的方法。
JanusGraph设计的目的是处理大图，单机无论是在存储和计算能力上都无法满足大图处理。大规模图实时计算和分析是JanusGraph最基本的优势。本节将讨论更多JanusGraph特有的优势以及它底层支持的存储方案。
hugegraph 是百度开源的基于tinkerpop的图数据库，支持通过gremlin进行查询。
一般你是用手写还是 MarkDown 做数学笔记？在这篇文章中，作者介绍了如何用 LaTex 和 Vim 实时做数学笔记，通过一系列炫酷的技巧，不论是表达式板书还是图像绘制，我们都能实时跟得上。
图的查询和传统SQL查询有很大不同，它更加直观易于理解，但是偏离底层存储模型更远。Gremlin 是Apache TinkerPop开源项目的一部分，它是专门用于图数据库查询的语言，采用类 Scala 语法。需要了解 Gremlin可以参考下文档https://github.com/tinkerpop/gremlin/wiki。
这个程序实现的是用正则表达式实现登录验证的一个Demo <1>: <?php if(isset($_POST["sub"])){ $text=$_POST["text"]; $patten='^
JanusGraph 旨在提供不止一台机器的图数据的存储和计算能力。实时的图数据遍历和分析查询是JaunsGraph的基本特性。本节将讲解JanusGraph的特性和所支持的底层持久性解决方案。
我们来看看两个概念，EBNF和递归下降文法，以及如何用这两个方法来计算tryC中的表达式。
为使读者快速掌握awk解题的模式及特性, 本手册系由一些较具代表性的范例及其题解所构成; 各范例由浅入深, 彼此间相互连贯,范例中并对所使用的awk语法及指令辅以必要的说明. 有关awk的指令, 函数,...等条列式的说明则收录于附录中, 以利读者往后撰写程序时查阅. 如此编排, 可让读者在短时间内顺畅地学会使用awk来解决问题. 建议读者循着范例上机实习, 以加深学习效果.
前一篇介绍了 SSL/TLS 的身份认证机制。这个机制是为了防止攻击者通过【篡改】网络传输数据，来假冒身份，以达到“中间人攻击/MITM”的目的。 而今天要聊的“密钥协商机制”是：（在身份认证的前提下）如何规避【偷窥】的风险。 通俗地说，即使有攻击者在偷窥你与服务器的网络传输，客户端（client）依然可以利用“密钥协商机制”与服务器端（server）协商出一个用来加密应用层数据的密钥（也称“会话密钥”）。
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（1）- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（2）- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（3）- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（4）- 语法分析1：EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（5）- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（6）- 语义分析：符号表和变量、函数
楼主在上篇文章中，提出了将词和字分开，用不同的分词器分别构建索引，来解决match_phrase在中文中的短语或者句子匹配问题。详细的内容请看上一篇文章： ES中文分词器之精确短语匹配（解决了match_phrase匹配不全的问题） 为什么要自己写分词器？ 楼主想要一种分词器，分词器完全按照词典分词，只要是词典有的词语，分词器就一定要分出来。测试了两个分词器比如说IK，MMseg，都不能按照楼主的要求分词。 MMSeg有考虑到词频，即使使用mmseg_max_word，也不能完全按照词典分词。 IK理论上
Update: 掘金评论区有同学提出通过域名获取 IP 地址时可能遭遇攻击，感谢提醒。本人非安全专业相关人士，了解不多，实在惭愧。
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