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new 457c330d Update README.md 3ee3ae9f891afebe3543b7caba7bc569069b4f84
457c330d is described below
commit 457c330def995e0726c5c4f79fa2eecf6389d9cc
Author: coderzc <[email protected]>
AuthorDate: Sun Nov 27 13:36:42 2022 +0000
Update README.md 3ee3ae9f891afebe3543b7caba7bc569069b4f84
---
cn/docs/_print/index.html | 4 ++--
cn/docs/index.xml | 4 ++--
cn/docs/introduction/readme/index.html | 12 ++++++------
cn/sitemap.xml | 2 +-
en/index.html | 2 +-
sitemap.xml | 2 +-
6 files changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-)
diff --git a/cn/docs/_print/index.html b/cn/docs/_print/index.html
index e0c17d4d..9c7aeb17 100644
--- a/cn/docs/_print/index.html
+++ b/cn/docs/_print/index.html
@@ -4,9 +4,9 @@
<a href=# onclick="return print(),!1">Click here to print</a>.</p><p><a
href=/cn/docs/>Return to the regular view of this page</a>.</p></div><h1
class=title>Documentation</h1><ul><li>1: <a
href=#pg-7dd24b6126e5b249f96de862bfc51025>Introduction with
HugeGraph</a></li><li>2: <a href=#pg-64d47cfe1880443239e7c31f8fd1ac1a>Download
HugeGraph</a></li><li>3: <a href=#pg-08b1b69f6319108b0455d24614fdd660>Quick
Start</a></li><ul><li>3.1: <a
href=#pg-8ec2ee5fd8ff8e48255d55eab65d92b6>HugeGraph-Server [...]
实现了<a href=https://tinkerpop.apache.org>Apache TinkerPop3</a>框架及完全兼容<a
href=https://tinkerpop.apache.org/gremlin.html>Gremlin</a>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。HugeGraph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），
-并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。</p><p>HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、
+并支持大规模分布式图分析（OLAP）。</p><p>HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、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，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。</p><p>本系统的主要应用场景是解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。</p><h3
id=features>Features</h3><p>HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。
-HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph
API进行图分析或查询。</p><p>本系统具备如下特点：</p><ul><li>易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。</li><li>高效：HugeGraph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。</li><li>通用：HugeGraph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。</li><li>可扩展：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。</li><li>开放：HugeGraph代码开源（A [...]
+HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph
API进行图分析或查询。</p><p>本系统具备如下特点：</p><ul><li>易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。</li><li>高效：HugeGraph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。</li><li>通用：HugeGraph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。</li><li>可扩展：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。</li><li>开放：HugeGraph代码开源（A [...]
</span></span></code></pre></div><h4 id=22-安装gcc-430glibcxx_3410或更新版本可选>2.2
安装GCC-4.3.0(GLIBCXX_3.4.10)或更新版本（可选）</h4><p>如果使用的是RocksDB后端，请务必执行<code>gcc
--version</code>命令查看gcc版本；若使用其他后端，则不需要。</p><div class=highlight><pre tabindex=0
style=background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4><code
class=language-bash data-lang=bash><span style=display:flex><span>gcc --version
</span></span></code></pre></div><h3 id=3-部署>3
部署</h3><p>有三种方式可以部署HugeGraph-Server组件：</p><ul><li>方式1：一键部署</li><li>方式2：下载tar包</li><li>方式3：源码编译</li></ul><h4
id=31-一键部署>3.1
一键部署</h4><p>HugeGraph-Tools提供了一键部署的命令行工具，用户可以使用该工具快速地一键下载、解压、配置并启动HugeGraphServer和HugeGraphStudio。
当然，还是得先下载HugeGraph-Tools的tar包。</p><div class=highlight><pre tabindex=0
style=background-color:#f8f8f8;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4><code
class=language-bash data-lang=bash><span style=display:flex><span>wget
https://github.com/hugegraph/hugegraph-tools/releases/download/v<span
style=color:#4e9a06>${</span><span style=color:#000>version</span><span
style=color:#4e9a06>}</span>/hugegraph-tools-<span
style=color:#4e9a06>${</span><span style=color:#000>version</span><span style=c
[...]
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index 5e5dd858..e1111378 100644
--- a/cn/docs/index.xml
+++ b/cn/docs/index.xml
@@ -1499,7 +1499,7 @@ restserver.url=http://0.0.0.0:8080
<p>HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database，<a
href="https://github.com/hugegraph/hugegraph";>GitHub项目地址</a>），
实现了<a href="https://tinkerpop.apache.org";>Apache
TinkerPop3</a>框架及完全兼容<a
href="https://tinkerpop.apache.org/gremlin.html";>Gremlin</a>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。HugeGraph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），
-并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。</p>
+并支持大规模分布式图分析（OLAP）。</p>
<p>HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、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，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。</p>
<p>本系统的主要应用场景是解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。</p>
@@ -1539,7 +1539,7 @@ HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并
</li>
<li><a
href="/docs/quickstart/hugegraph-client">HugeGraph-Client</a>：HugeGraph-Client提供了RESTful
API的客户端，用于连接HugeGraph-Server，目前仅实现Java版，其他语言用户可自行实现；</li>
<li><a
href="/docs/quickstart/hugegraph-loader">HugeGraph-Loader</a>：HugeGraph-Loader是基于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；</li>
-<li><a
href="/docs/quickstart/hugegraph-computer">HugeGraph-Computer</a>：HugeGraph-Computer
是分布式图处理系统 (OLAP). 它是 [Pregel](<a
href="https://kowshik.github";>https://kowshik.github</a>.
io/JPregel/pregel_paper.pdf) 的一个实现. 它可以运行在 Kubernetes 上；</li>
+<li><a
href="/docs/quickstart/hugegraph-computer">HugeGraph-Computer</a>：HugeGraph-Computer
是分布式图处理系统 (OLAP). 它是 <a
href="https://kowshik.github.io/JPregel/pregel_paper.pdf";>Pregel</a> 的一个实现.
它可以运行在 Kubernetes 上；</li>
<li><a
href="/docs/quickstart/hugegraph-hubble">HugeGraph-Hubble</a>：HugeGraph-Hubble是HugeGraph的Web可视化管理平台，一站式可视化分析平台，平台涵盖了从数据建模，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；</li>
<li><a
href="/docs/quickstart/hugegraph-tools">HugeGraph-Tools</a>：HugeGraph-Tools是HugeGraph的部署和管理工具，包括管理图、备份/恢复、Gremlin执行等功能。</li>
</ul>
diff --git a/cn/docs/introduction/readme/index.html
b/cn/docs/introduction/readme/index.html
index d701d704..f3d6d70d 100644
--- a/cn/docs/introduction/readme/index.html
+++ b/cn/docs/introduction/readme/index.html
@@ -1,25 +1,25 @@
<!doctype html><html lang=cn class=no-js><head><meta charset=utf-8><meta
name=viewport
content="width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no"><meta
name=generator content="Hugo 0.102.3"><meta name=robots content="index,
follow"><link rel="shortcut icon" href=/favicons/favicon.ico><link
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sizes=16x16><link rel=icon type=image/png href=/favicons [...]
HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database，GitHub项目地址），
实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容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。HugeGraph支 …"><meta property="og:title"
content="Introduction with HugeGraph"><meta property="og:description"
content="Summary HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database，GitHub项目地址），
实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容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。HugeGraph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），
并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。
+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。HugeGraph支 …"><meta property="og:title"
content="Introduction with HugeGraph"><meta property="og:description"
content="Summary HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统（Graph Database，GitHub项目地址），
实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容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。HugeGraph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），
并支持大规模分布式图分析（OLAP）。
HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、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，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。
本系统的主要应用场景是解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。
Features HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。
HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。
本系统具备如下特点：
易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。
高效：HugeGraph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：HugeGraph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：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：HugeGraph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。 本系统的功能包括但不限于：
-支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛 优化的图接口：最短路径(Shortest
Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等 基于Apache
TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMem
ory等 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load [...]
+支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛 优化的图接口：最短路径(Shortest
Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等 基于Apache
TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMem
ory等 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load [...]
HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、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，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。
本系统的主要应用场景是解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。
Features HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。
HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。
本系统具备如下特点：
易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。
高效：HugeGraph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：HugeGraph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：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：HugeGraph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。 本系统的功能包括但不限于：
-支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛 优化的图接口：最短路径(Shortest
Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等 基于Apache
TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMem
ory等 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load [...]
+支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛 优化的图接口：最短路径(Shortest
Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等 基于Apache
TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMem
ory等 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load [...]
HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、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，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。
本系统的主要应用场景是解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。
Features HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。
HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。
本系统具备如下特点：
易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。
高效：HugeGraph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：HugeGraph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：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：HugeGraph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。 本系统的功能包括但不限于：
-支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛 优化的图接口：最短路径(Shortest
Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等 基于Apache
TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMem
ory等 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load [...]
+支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛 优化的图接口：最短路径(Shortest
Path)、K步连通子图(K-neighbor)、K步到达邻接点(K-out)、个性化推荐算法PersonalRank等 基于Apache
TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMem
ory等 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load [...]
<link rel=stylesheet href=/css/prism.css><script
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[...]
<a
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@@ -28,9 +28,9 @@ Features HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导
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entire section</a></div><div class=td-toc><nav
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href=#features>Features</a></li><li><a href=#modules>Modules</a></li><li><a
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实现了<a href=https://tinkerpop.apache.org>Apache TinkerPop3</a>框架及完全兼容<a
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-并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离线分析（OLAP）。</p><p>HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、
+并支持大规模分布式图分析（OLAP）。</p><p>HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、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，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。</p><p>本系统的主要应用场景是解决反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图数据存储和建模分析需求，在此基础上逐步扩展及支持了更多的通用图应用。</p><h3
id=features>Features</h3><p>HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。
-HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph
API进行图分析或查询。</p><p>本系统具备如下特点：</p><ul><li>易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。</li><li>高效：HugeGraph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。</li><li>通用：HugeGraph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。</li><li>可扩展：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。</li><li>开放：HugeGraph代码开源（A [...]
+HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph
API进行图分析或查询。</p><p>本系统具备如下特点：</p><ul><li>易用：HugeGraph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，轻松实现基于图的各种查询分析运算。</li><li>高效：HugeGraph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。</li><li>通用：HugeGraph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。</li><li>可扩展：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。</li><li>开放：HugeGraph代码开源（A [...]
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