简介 Nebula-Up是 PoC 实用程序，使开发人员能够通过 nebula-graph-studio(Web UI) + nebula-graph-console(Command UI) 在单线运行中开箱即用地引导 nebula-graph 集群。所有必需的软件包也将被处理nebula-up，包括 Linux 上的 Docker（Ubuntu/CentOS）、macOS 上的 Docker Desktop（包括
（一）Nebula Graph Studio的安装 前面安装的nebula-console客户端只能让我们在命令行窗口进行操作，不太友好 下面使用Nebula Graph Studio就可以通过浏览器客户端进行图形化操作了 根据官网提示安装好Nebula Graph Studio 安装好后访问ip:7001地址可以看到如下界面 这里
官网：https://docs.nebula-graph.com.cn/ 1.安装 NebulaGraph url：https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/<release_version>/nebula-graph-<release_version>.el7.x86_64.rpm <release_version>：版本号 示例：Centos7： wget https://oss-cdn.ne
图数据库的可视化 Nebula本身自带的Studio 虽然很好用, 但是并不能直接嵌入到业务系统中, 也不能直接给客户用, 所以我找了好多也没有说直接能展示图关系的, 但是我看网上好多都说是基于D3.js就可以做, 但是我是一个后端呀, D3相对复杂, 但是需求刚在眼前还是要做的.. 基于D3开
文档： https://docs.nebula-graph.com.cn/3.2.0/2.quick-start/2.install-nebula-graph/ 安装： 1 wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/3.2.0/nebula-graph-3.2.0.el8.x86_64.rpm 2 sudo rpm -ivh --prefix=/root/nebula nebula-graph-3.2.0.el8.x86_64.rpm
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。 NebulaGraph 的三个 Spark 子
Ansible Role 修改文件一行 - name: modify hard limit of max open files number lineinfile: path: /etc/security/limits.conf regexp: '^root hard nofile' insertafter: EOF line: 'root hard nofile 654321' 文件是否存在 - name: verify if
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文整理自 #可视化 on Live
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 作者介绍 大家好，我是 Anyzm，graph-ocean（GitHub：https://github.com/nebula-contrib/graph-ocean）项目发起人，目前就职于 360数科，岗位是高级 JAVA 开发工程师。 介绍完自己，这里来介绍下 graph-ocean 是什么？ graph-ocean 简介 graph-ocean
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 前言 Nebula Graph 本身提供了高性能的 OLTP 查询可以较好地实现各种实时的查询场景，同时它也提供了基于 Spark GraphX 的 nebula-algorithm 库以便支持实时的图算法，这里给 Nebula 点个赞，很不错！ 但实践过程中，我发现部分 OLAP 场景中，想
linux 树型显示文件 tree 命令 sudo apt install tree 效果： tree . . ├── doc │ └── algorithm_test.md ├── example │ ├── pom.xml │ └── src │ └── main │ ├── resources │ │ ├── data.csv
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 一、选择 Nebula 的原因 性能优越 查询速度极快 架构分离，易扩展（目前的机器配置低，后续可能扩展） 高可用（由于是分布式，所以从使用到现在没有出现过宕机情况） 上手容易 介绍全（熟悉架构和性能） 部署快（经过手册的洗礼，快速部署简单的集群） 使
什么是 Nebula Graph¶ Nebula Graph 是一款开源的、分布式的、易扩展的原生图数据库，能够承载包含数千亿个点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。 什么是图数据库¶ 图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Verte
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文系 Nebula Graph 发行版 v3.1.0 的性能测试报告。 本文目录 测试环境 测试数据 关于 LDBC-SNB 测试说明 测试用例和结果 MatchTest1 MatchTest2 MatchTest3 MatchTest4 MatchTest5 3.1.0 vs 3.0.0（Baseline） MatchTest1 Ma
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文整理自 DTCC 主题演讲【开源分布式图数据库的思考和实践】 目录 目录 图数据库市场的现状 图数据库的优势 以 Nebula Graph 为例 开源社区 图数据库市场的现状 开篇之前，先回顾下图数据库市场变化，2018 年前市场大概是 $ 650,00
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 解决思路 解决 K8s 部署 Nebula Graph 集群后连接不上集群问题最方便的方法是将 nebula-algorithm / nebula-spark 运行在与 nebula-operator 相同的网络命名空间里，将 show hosts meta 的 MetaD 域名:端口 格式的地址填进配置里就可
本文整理自 Akulaku 反欺诈团队在 nMeetup·深圳场的演讲，B站视频见：https://www.bilibili.com/video/BV1nQ4y1B7Qd 这次主要来介绍下 Nebula 在 Akulaku 智能风控的实践。分为以下 6 个部分内容： 图的基本概念与应用场景概述 图数据库选型 图数据库平台建设 Nebula 应用案例 图
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。 Geospatial Data 在 Nebula Graph 中的实践 什么是 Geospatial Data 地理空间数据（Geospatial Data）是包含简单地理空间要素信息的数据，比如点（point）、
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号 在 #图计算 on nLive# 直播活动中，来自 Nebula 研发团队的 nebula-plato 维护者郝彤和 nebula-algorithm 维护者 Nicole 分别同大家分享了他她眼中的图计算。 嘉宾们 王昌圆：论坛 ID：Nicole，nebula-algorithm 维护者； 郝彤：论坛 ID：caton-h
grep是linux非常强大的命令 个人经常使用 . *匹配规则 grep中 .代表任意字符 代表前一个字符匹配任意次 通过.可以结合使用 即匹配任意多个字符 案例 现在我想查看nebula 的进程信息 输入命令 ps -ef | grep nebula 结果如下: 由于服务器跑着nebula相关的其他程序,导致无法快速
数据来源 这里使用的数据数据是使用 Nebula Console 创建的测试数据 nebula> :play nba https://docs.nebula-graph.com.cn/2.6.1/2.quick-start/3.connect-to-nebula-graph/#_3 数据结构 > show tags +------------+ | Name | +------------+ | "bachelor" | | "player"
文章目录 Nebula Python简介Nebula Python安装方法一：pip安装方法二：源码安装Step 1. 克隆Nebula Python源码Step 2. 进入目录nebula-pythonStep 3. 安装依赖包Step 4. 执行如下命令安装 连接Graph服务连接Storage服务 Nebula Python简介 Nebula Python是一款Python语言
文章目录 Step 1. 启动Nebula容器Step 2. 连接 Nebula Graph 服务器Step 3. 通过nebula命令行创建图的SchemaStep 4. 获取数据集Step 5. 将测试数据集移动到import目录下并删除表头Step 6. 执行如下命令，等待导入完成 Step 1. 启动Nebula容器 docker run --rm -ti --netw
Storage Error: part: xx error: E_RPC_FAILURE(-3). IndexScanExecutor failed, error E_RPC_FAILURE, part xx 可能是由于数据量太大，处理超时了，可以在graphd的配置文件里面添加storage_client_timeout_ms, storage_client_timeout_ms默认为60秒，你可以增大。 修改nebula-gra
2021年8月23日，Nebula 发布了最新版本：2.5.0，正好赶上新环境部署，记录一下安装过程及遇到的坑： 一、准备工作 以下安装使用nebula用户，搭建集群模式，一共三台机器：192.168.0.1、192.168.0.2、192.168.0.3 nebula主程序、nebula-console安装在/opt目录 nebula-studio安装在默认目录（/usr/loc
