imbajin commented on code in PR #299:
URL:
https://github.com/apache/incubator-hugegraph-doc/pull/299#discussion_r1395462334
##########
content/cn/docs/quickstart/hugegraph-server.md:
##########
@@ -143,9 +143,69 @@ bin/hugegraph deploy -v {hugegraph-version} -p
{install-path} [-u {download-path
#### 5.1 使用 Docker
-在 [3.1 使用 Docker 容器](#31-使用-docker-容器-推荐)中，我们已经介绍了如何使用 `docker` 部署
`hugegraph-server`, 我们还可以设置参数在 sever 启动的时候加载样例图
+在 [3.1 使用 Docker 容器](#31-使用-docker-容器-推荐)中，我们已经介绍了如何使用 `docker` 部署
`hugegraph-server`, 我们还可以使用其他的后端存储或者设置参数在 sever 启动的时候加载样例图
-##### 5.1.1 启动 server 的时候创建示例图
+##### 5.1.1 使用 Cassandra 作为后端
+
+<details>
+<summary>点击展开/折叠 Cassandra 配置及启动方法</summary>
+
+在使用 Docker 进行存储的时候，我们需要可以使用 Cassandra 作为后端存储。我们更加推荐直接使用 docker-compose 来对于
server 以及 Cassandra 进行统一管理
+
+样例的 `docker-compose.yml` 可以在
[此处](https://github.com/apache/incubator-hugegraph/blob/master/hugegraph-dist/docker/example/docker-compose-cassandra.yml)
获取，使用 `docker-compose up -d` 启动。(如果使用 cassandra 4.0
版本作为后端存储，则需要大约两个分钟初始化，请耐心等待)
+
+```yaml
+version: "3"
+
+services:
+ graph:
+ image: hugegraph/hugegraph
+ container_name: cas-graph
+ ports:
+ - 8080:8080
+ environment:
+ hugegraph.backend: cassandra
+ hugegraph.serializer: cassandra
+ hugegraph.cassandra.host: cas-cassandra
+ hugegraph.cassandra.port: 9042
+ networks:
+ - ca-network
+ depends_on:
+ - cassandra
+ healthcheck:
+ test: ["CMD", "bin/gremlin-console.sh", "--" ,"-e",
"scripts/remote-connect.groovy"]
+ interval: 10s
+ timeout: 30s
+ retries: 3
+
+ cassandra:
+ image: cassandra:4
+ container_name: cas-cassandra
+ ports:
+ - 7000:7000
+ - 9042:9042
+ security_opt:
+ - seccomp:unconfined
+ networks:
+ - ca-network
+ healthcheck:
+ test: ["CMD", "cqlsh", "--execute", "describe keyspaces;"]
+ interval: 10s
+ timeout: 30s
+ retries: 5
+
+networks:
+ ca-network:
+
+volumes:
+ hugegraph-data:
+```
+
+在这个 yaml 中，需要在环境变量中以 `hugegraph.`的形式进行参数传递，配置 Cassandra 相关的参数，其他配置可以参照 [4
配置](#4-配置)
Review Comment:
`hugegraph.` 的形式似乎不太直观?
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content/cn/docs/quickstart/hugegraph-server.md:
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@@ -143,9 +143,69 @@ bin/hugegraph deploy -v {hugegraph-version} -p
{install-path} [-u {download-path
#### 5.1 使用 Docker
-在 [3.1 使用 Docker 容器](#31-使用-docker-容器-推荐)中，我们已经介绍了如何使用 `docker` 部署
`hugegraph-server`, 我们还可以设置参数在 sever 启动的时候加载样例图
+在 [3.1 使用 Docker 容器](#31-使用-docker-容器-推荐)中，我们已经介绍了如何使用 `docker` 部署
`hugegraph-server`, 我们还可以使用其他的后端存储或者设置参数在 sever 启动的时候加载样例图
-##### 5.1.1 启动 server 的时候创建示例图
+##### 5.1.1 使用 Cassandra 作为后端
+
+<details>
+<summary>点击展开/折叠 Cassandra 配置及启动方法</summary>
+
+在使用 Docker 进行存储的时候，我们需要可以使用 Cassandra 作为后端存储。我们更加推荐直接使用 docker-compose 来对于
server 以及 Cassandra 进行统一管理
+
+样例的 `docker-compose.yml` 可以在
[此处](https://github.com/apache/incubator-hugegraph/blob/master/hugegraph-dist/docker/example/docker-compose-cassandra.yml)
获取，使用 `docker-compose up -d` 启动。(如果使用 cassandra 4.0
版本作为后端存储，则需要大约两个分钟初始化，请耐心等待)
+
+```yaml
+version: "3"
+
+services:
+ graph:
+ image: hugegraph/hugegraph
+ container_name: cas-graph
+ ports:
+ - 8080:8080
+ environment:
+ hugegraph.backend: cassandra
+ hugegraph.serializer: cassandra
+ hugegraph.cassandra.host: cas-cassandra
+ hugegraph.cassandra.port: 9042
+ networks:
+ - ca-network
+ depends_on:
+ - cassandra
+ healthcheck:
+ test: ["CMD", "bin/gremlin-console.sh", "--" ,"-e",
"scripts/remote-connect.groovy"]
+ interval: 10s
+ timeout: 30s
+ retries: 3
+
+ cassandra:
+ image: cassandra:4
+ container_name: cas-cassandra
+ ports:
+ - 7000:7000
+ - 9042:9042
+ security_opt:
+ - seccomp:unconfined
+ networks:
+ - ca-network
+ healthcheck:
+ test: ["CMD", "cqlsh", "--execute", "describe keyspaces;"]
+ interval: 10s
+ timeout: 30s
+ retries: 5
+
+networks:
+ ca-network:
+
+volumes:
+ hugegraph-data:
+```
+
+在这个 yaml 中，需要在环境变量中以 `hugegraph.`的形式进行参数传递，配置 Cassandra 相关的参数，其他配置可以参照 [4
配置](#4-配置)
Review Comment:
`hugegraph.` 的形式似乎不太直观?
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content/cn/docs/quickstart/hugegraph-loader.md:
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@@ -970,7 +1012,86 @@ count metrics
edge insert failure : 0
```
-#### 4.5 使用 spark-loader 导入
+#### 4.5 使用 docker 导入
+
+##### 4.5.1 使用 docker exec 直接导入数据
+
+###### 4.5.1.1 数据准备
+
+在使用 loader 导入数据之前，我们需要将数据复制到容器内部。
+
+首先我们可以根据 [4.1-4.3](#41-准备数据) 的步骤准备数据，将准备好的数据通过 `docker cp` 复制到 loader 容器内部：
+
+```bash
+docker cp /path/to/local/directory
<container_name/id>:/path/to/container/directory
Review Comment:
这里可以在下面附带给个具体的例子, 更友好
```bash
# 例如
docker cp xx
```
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content/cn/docs/quickstart/hugegraph-loader.md:
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@@ -970,7 +1012,86 @@ count metrics
edge insert failure : 0
```
-#### 4.5 使用 spark-loader 导入
+#### 4.5 使用 docker 导入
+
+##### 4.5.1 使用 docker exec 直接导入数据
+
+###### 4.5.1.1 数据准备
+
+在使用 loader 导入数据之前，我们需要将数据复制到容器内部。
+
+首先我们可以根据 [4.1-4.3](#41-准备数据) 的步骤准备数据，将准备好的数据通过 `docker cp` 复制到 loader 容器内部：
+
+```bash
+docker cp /path/to/local/directory
<container_name/id>:/path/to/container/directory
Review Comment:
这里可以在下面附带给个具体的例子, 更友好
```bash
# 例如
docker cp xx
```
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