能力说明:
了解变量作用域、Java类的结构,能够创建带main方法可执行的java应用,从命令行运行java程序;能够使用Java基本数据类型、运算符和控制结构、数组、循环结构书写和运行简单的Java程序。
暂时未有相关云产品技术能力~
Nebula Graph:一个开源的分布式图数据库。欢迎来 GitHub 交流:https://github.com/vesoft-inc/nebula
本文以 Nebula Graph 进程为例,讲解如何不破坏原有容器的内容,也不用在其中安装任何的工具包前提下,像在本地一样来调试进程
选型一款能够满足美团实际业务需求的图数据库产品,是建设图存储和图学习平台的基础。 在本文中美团 NLP 团队对主流的几款图数据库就【数据导入】、【数据写入】、【数据查询】作了评测
在本文中我们将介绍如何使用图机器学习探索 A 股的行业个股的相关性随时间的变化情况。
本文主要讲述如何使用基于 Spark 的数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。
上篇介绍了如何借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系,本文侧重展示如何通过 NetworkX 访问图数据库 Nebula Graph。
本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系
本文主要讲述社区用户 @chenxu14 在 pr#2243 为 Nebula Graph 贡献的 RocksDB 统计信息收集功能的使用方法
在本文中,我们将通过数据流快速学习 Nebula Graph,以用户在客户端输入一条 nGQL 语句 `SHOW SPACES` 为例,使用 GDB 追踪语句输入时 Nebula Graph 是怎么调用和运行的。
这篇文章将介绍图数据库 Nebula Graph 的查询语言 nGQL 和 SQL 的区别。
基于 Golang 语言的 Hugo 来作为 Nebula Graph 建站的技术方案,本文主要分享下前端工程师使用 Hugo 建站的一些个人思考和经验分享。
用技术来解决 PM 枯燥的 approval pr 工作,本文将阐述如何自动化获取 GitHub Organization 下各个 repo 待 merge 的 pull requests 并通知相关人员,告别每日的手动操作。
本文从一个简单的例子入手,讲述 Nebula Graph 打包工具 CPack 的使用。
图数据库 Nebula Graph 是什么?本文将带你了解它的特性和功能,并提前揭秘部分 Nebula Graph 1.0 功能
在讲 Action 实践之前还需先讲下 Nebula Graph 的需求:首要目标比较明确就是自动化测试,分为单元测试和集成测试,顺带再解决一下 PM 小姐姐的发布需求,构建起来了第一版的 CI/CD 流程。
我们用 D3.js 力导向图来对图数据库的数据关系进行分析,其节点和关系线直观地体现出图数据库的数据关系,并且还可以关联相对应的图数据库语句完成拓展查询。此外,本文还讲解了如何优化新增节点和多边关系的显示
对于持续开发的大型工程而言,足够的测试是保证软件行为符合预期的有效手段,而不是仅仅依靠 code review 或者开发者自己的技术素质。测试覆盖率就是检验测试覆盖软件行为的情况,通过检查测试覆盖情况可以帮助开发人员发现没有被覆盖到的代码
在这篇文章中将着重介绍如何通过 Jepsen 来对 Nebula Graph 的分布式 kv 进行一致性验证。
本文详细地讲述了如何使用 Cloudflare 和 Discourse 服务自建论坛的过程。
本文主要讨论图数据库背后的设计思路、原理还有一些适用的场景,以及在生产环境中使用图数据库的具体案例。
如何提高数据中有效数据的利用率、将无效的过期数据清洗掉,是数据库领域的一个热点话题。在本文中我们将着重讲述如何在数据库中处理过期数据这一问题。
说起自动化,无论是在公司还是我们个人的项目中,都会用到或者编写一些工具来帮助我们去处理琐碎重复的工作,以节约时间提升效率。本篇文章就是介绍如何利用 GitHub 提供的 Actions 来完成我们前端的发布自动化。
索引是数据库系统中不可或缺的一个功能,数据库索引好比是书的目录,能加快数据库的查询速度,其实质是数据库管理系统中一个排序的数据结构。不同的数据库系统有不同的排序结构,目前常见的索引实现类型如 B-Tree index、B+-Tree index、B*-Tree index、Hash index、Bitmap index、Inverted index 等等,各种索引类型都有各自的排序算法。
数据库容器化是最近的一大热点,Kubernetes 能给数据库带来故障恢复、存储管理、负载均衡、水平拓展等好处。而它在图数据库 Nebula Graph 中可以发挥什么作用呢?
作为 C/ C++ 工程师,在开发过程中会遇到各类问题,最常见便是内存使用问题,比如,越界,泄漏。本文主要介绍了 Google 开发的 AddressSanitizer 在保持性能的情况下解决内存问题
如果 2019 年技术圈有十大流行词,容器化肯定占有一席之地,随着 Docker 的风靡,前端领域应用到 Docker 的场景也越来越多,本文主要来讲述下开源的分布式图数据库 Nebula Graph 是如何将 Docker 应用到可视化界面中,并将 1.
在第二期的图数据库小知识中,我们回顾了图数据库的兴起契机,聊了聊【传统数据库通过设计良好的数据结构是不是可以实现图数据库的功能】、【图数据库会出于什么考虑做存储计算分离】等图数据库设计问题…
在本篇文章中主要介绍图数据库 Nebula Graph 在 Jepsen 这块的实践。
当集群处于无法启动或数据失效的状态时,重新搭建集群并重新倒入数据都将是一个繁琐并耗时的工程。针对此问题,Nebula Graph 提供了集群 snapshot 的创建功能。本文主要讲解如何实现快照功能
本文介绍如何使用图数据库 Nebula Graph 将中文知识图谱 OwnThink 的数据快速导入,并进行 CURD 操作
本篇文章将带你了解 Nebula Query Engine 的架构
本文记录了 Segmentation fault (core dumped) 和 internal compiler error: Illegal instruction 两个错误信息的 Debug 过程
在信息爆发式增长和内容平台遍地开花的信息时代,图数据库在当中扮演了什么样的角色?同传统数据库相比,图数据库又有什么优势?图数据库开发需要哪些新技术?就此,开源社特访吴敏来分享下图数据库主题内容,从图数据 Nebula 的研发开始,就传统数据库面临的挑战,开源模式的优势,Nebula 的社区开展和产品规划等问题进行深入解析。
本次 RC1 主要增强了 nGQL,新增 `LIMIT` , `GROUP BY` 等语句;算法方面增加了最短路径,全路径搜索。 Storage 层新增 PUT/GET 接口,支持 scale out/in,以及新增了 Golang 客户端以及多线程 Golang 数据导入工具。
在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分。每个数据库都有其独有的存储、计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分。
本文为大家介绍 Nebula Graph 的整体架构
本文主要介绍 Open Source 和 Open Core 的区别。Open Source 已广为人知,那么 Open Core 又是什么,在开源软件盛行的今天,二者会怎样影响这个市场呢
上周六,一群图数据库爱好者聚集在 Nebula Graph 总部,谈论了图数据库的…
Nebula Graph 依赖较多,且一些第三方库需本地编译安装,为了方便开发者本地编译项目源码, Nebula Graph 社区为大家提供了一个预安装所有依赖的 docker 镜像
图数据库 Nebula Graph 的部署教程
图数据库计算存储分离设计及该设计模式的考量原因、图数据库 0 标签的意义等图数据库相关问题
图数据库 NebulaGraph v1.0.0-beta 版本已上线,来看这些有哪些更新吧~
本文由第三期 nMeetup 中 Topic——《Nebula Graph Internals 》整理而来,主要讲述了图数据库综述与 Nebula 在图数据库设计开发中的实践。
本篇文章是根据 Nebula Graph 技术总监在 HBaseCon Asia2019 的分享整理而成,讲解了图数据库相关内容。
本篇主要介绍 Nebula Graph 的数据模型和系统架构设计
NGbatis 是一款针对 NebulaGraph + Spring Boot 的数据库 ORM 框架。借鉴于 MyBatis 的使用习惯进行开发。包含了一些类似于 mybatis-plus 的单表操作,另外还有一些图特有的实体-关系基本操作。