准備執行Gremlin的圖形化環境

背景

Gremlin是Apache TinkerPop框架下實現的圖遍歷語言，支持OLTP與OLAP，是目前圖數據庫領域主流的查詢語言，可類比SQL語言之於關系型數據庫。

HugeGraph是國內的一款開源圖數據庫，完全支持Gremlin語言。本文將講述如何基於HugeGraph搭建一個執行Gremlin的圖形化環境。

HugeGraph的github倉庫下有很多子項目，我們這里只需要使用其中的兩個：hugegraph和hugegraph-studio。

部署HugeGraphServer

准備安裝包

方式一：源碼編譯打包

進入hugegraph項目，克隆代碼庫

 

 

進入終端

$ git clone [e-mail]:hugegraph/hugegraph.git 

完成后會在當前目錄下多出來一個hugegraph的子目錄，不過這個目錄里面的文件是源代碼，我們需要編譯打包才能生成可以運行包。

進入hugegraph目錄，執行命令：

$ git checkout release-0.7 $ mvn package -DskipTests 

注意：一定要先切換分支，hugegraph主分支上版本已經升級到0.8.0了，但是studio似乎還沒有升級，為避免踩坑我們還是使用已發布版。

經過一長串的控制台輸出后，最后如果能看到BUILD SUCCESS表示打包成功。

 

打包成功日志

這時會在當前目錄下多出來一個子目錄 hugegraph-0.7.4和一個壓縮包 hugegraph-0.7.4.tar.gz，這就是我們即將要使用可以運行的包。

 

本人有輕微強迫症，不喜歡源代碼和二進制包放在一起，容易混淆，所以把hugegraph-0.7.4拷到上一層目錄，然后刪除源代碼目錄，這樣上層目錄又回歸清爽了。

$ mv hugegraph-0.7.4 ../hugegraph-0.7.4 $ cd .. $ rm -rf hugegraph 

到這兒安裝包就准備好了。不過，這樣操作是需要你本地裝了jdk、git和maven命令行工具的，如果你沒有安裝也沒關系，我們還可以直接下載hugegraph官方的release包。

方法二：直接下載release包

點擊github代碼的上面的導航releases

 

 

 

可以看到hugegraph目前有兩個release，點擊hugegraph-0.7.4.tar.gz就開始下載了。

 

releases

 

下載完之后解壓即可

$ tar -zxvf hugegraph-0.7.4.tar.gz 

解壓完之后能看到一個hugegraph-0.7.4目錄，這個目錄和用源碼包打包生成的是一樣的。

下面講解如何配置參數。

配置參數

雖然標題叫配置參數，但其實hugegraph的默認配置就已經能在大部分環境下直接使用了，不過還是說明一下幾個重要的配置項。

進入hugegraph-0.7.4目錄，修改HugeGraphServer提供服務的url (host + port)

$ vim conf/rest-server.properties # bind url restserver.url=http://127.0.0.1:8080 # gremlin url to connect gremlinserver.url=http://127.0.0.1:8182 # graphs list with pair NAME:CONF_PATH graphs=[hugegraph:conf/hugegraph.properties] # authentication #auth.require_authentication= #auth.admin_token= #auth.user_tokens=[] 

restserver.url就是HugeGraphServer對外提供RESTful API服務的地址，host為127.0.0.1時只能在本機訪問的，按需要修改其中的host和port部分即可。我這里由於studio也是准備在本地啟動，8080端口也沒有其他服務占用，所以不修改它。

graphs是可供連接的圖名與配置項的鍵值對列表，hugegraph:conf/hugegraph.properties表示通過HugeGraphServer可以訪問到一個名為hugegraph的圖實例，該圖的配置文件路徑為conf/hugegraph.properties。我們可以不用去管圖的配置文件，按需要修改圖的名字即可。我這里仍然沒有修改它。

初始化后端

hugegraph啟動服務之前是需要手動初始化后端的，不過大家也不要看到“手動”兩個字就害怕，其實就是調一個命令的事。

$ bin/init-store.sh Initing HugeGraph Store... 2018-09-07 16:02:12 1082 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.cmd.InitStore [] - Init graph with config file: conf/hugegraph.properties 2018-09-07 16:02:12 1201 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.HugeGraph [] - Opening backend store 'rocksdb' for graph 'hugegraph' 2018-09-07 16:02:12 1258 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Opening RocksDB with data path: rocksdb-data/schema 2018-09-07 16:02:12 1417 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Failed to open RocksDB 'rocksdb-data/schema' with database 'hugegraph', try to init CF later 2018-09-07 16:02:12 1445 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Opening RocksDB with data path: rocksdb-data/system 2018-09-07 16:02:12 1450 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Failed to open RocksDB 'rocksdb-data/system' with database 'hugegraph', try to init CF later 2018-09-07 16:02:12 1456 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Opening RocksDB with data path: rocksdb-data/graph 2018-09-07 16:02:12 1461 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Failed to open RocksDB 'rocksdb-data/graph' with database 'hugegraph', try to init CF later 2018-09-07 16:02:12 1491 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Store initialized: schema 2018-09-07 16:02:12 1511 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Store initialized: system 2018-09-07 16:02:12 1543 [main] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.store.rocksdb.RocksDBStore [] - Store initialized: graph 2018-09-07 16:02:13 1804 [pool-3-thread-1] [INFO ] com.baidu.hugegraph.backend.Transaction [] - Clear cache on event 'store.init' 

這里可以看到，hugegraph初始化了rocksdb后端，那為什么是rocksdb而不是別的呢，其實就是上一步說的conf/hugegraph.properties中配置的。

$ vim conf/hugegraph.properties # gremlin entrence to create graph gremlin.graph=com.baidu.hugegraph.HugeFactory # cache config #schema.cache_capacity=1048576 #graph.cache_capacity=10485760 #graph.cache_expire=600 # schema illegal name template #schema.illegal_name_regex=\s+|~.* #vertex.default_label=vertex backend=rocksdb serializer=binary store=hugegraph # rocksdb backend config #rocksdb.data_path=/path/to/disk #rocksdb.wal_path=/path/to/disk ... 

其中backend=rocksdb就是設置后端為rocksdb的配置項。

其他的后端還包括：memory、cassandra、scylladb、hbase、mysql和palo。我們這里不用去管它，用默認的rocksdb即可。

初始化完成之后，會在當前目錄下出現一個rocksdb-data的目錄，這就是存放后端數據的地方，沒事千萬不要隨意刪它或移動它。

注意：初始化后端這個操作只需要在第一次啟動服務前執行一次，不要每次起服務都執行。不過即使執行了也沒關系，hugegraph檢測到已經初始化過了會跳過。

啟動服務

終於到了啟動服務了，同樣也是一條命令

$ bin/start-hugegraph.sh Starting HugeGraphServer... Connecting to HugeGraphServer (http://127.0.0.1:8080/graphs)....OK 

看到上面的OK就表示啟動成功了，我們可以jps看一下進程。

$ jps
... 4101 HugeGraphServer 4233 Jps ... 

如果還不放心，我們可以發個HTTP請求試試看。

$ curl http://127.0.0.1:8080/graphs {"graphs":["hugegraph"]} 

到這里HugeGraphServer的部署就完成了，接下來我們來部署HugeGraphStudio。

部署HugeGraphStudio

步驟與部署HugeGraphServer大體類似，我們就不那么啰嗦了。

記得先返回最上層目錄，避免目錄嵌套在一起了。

准備安裝包

克隆代碼庫

$ git clone [e-mail]:hugegraph/hugegraph-studio.git
Cloning into 'hugegraph-studio'...
mux_client_request_session: read from master failed: Broken pipe
remote: Counting objects: 326, done.
remote: Compressing objects: 100% (189/189), done.
remote: Total 326 (delta 115), reused 324 (delta 113), pack-reused 0
Receiving objects: 100% (326/326), 1.60 MiB | 350.00 KiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (115/115), done.

編譯打包

studio是一個包含前端的項目，使用react.js實現，自行打包的話需要安裝npm、webpack等工具。

$ cd hugegraph-studio $ mvn package -DskipTests 

studio打包的時間會稍長一點。

... [INFO] Reactor Summary: [INFO] [INFO] hugegraph-studio ................................... SUCCESS [ 0.003 s] [INFO] studio-api ......................................... SUCCESS [ 4.683 s] [INFO] studio-dist ........................................ SUCCESS [01:42 min] [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] BUILD SUCCESS [INFO] ------------------------------------------------------------------------ [INFO] Total time: 01:47 min [INFO] Finished at: 2018-09-07T16:32:44+08:00 [INFO] Final Memory: 34M/390M [INFO] ------------------------------------------------------------------------ 

將打包好的目錄拷到上一層，刪除源碼目錄（純個人喜好）。

$ mv hugegraph-studio-0.7.0 ../ $ cd .. $ rm -rf hugegraph-studio 

至此，我的最上層目錄就只剩下兩個安裝包，如下：

$ ls
hugegraph-0.7.4 hugegraph-studio-0.7.0 

配置參數

進入hugegraph-studio-0.7.0目錄，修改唯一的一個配置文件。

$ cd  hugegraph-studio-0.7.0
$ vim conf/hugegraph-studio.properties
studio.server.port=8088
studio.server.host=localhost

graph.server.host=localhost
graph.server.port=8080
graph.name=hugegraph

# the directory name released by react
studio.server.ui=ui
# the file location of studio-api.war
studio.server.api.war=war/studio-api.war
# default folder in your home directory, set to a non-empty value to override
data.base_directory=~/.hugegraph-studio

show.limit.data=250
show.limit.edge.total=1000
show.limit.edge.increment=20

# separator ','
gremlin.limit_suffix=[.V(),.E(),.hasLabel(STR),.hasLabel(NUM),.path()]

需要修改的參數是graph.server.host=localhost、graph.server.port=8080、graph.name=hugegraph。它們與HugeGraphServer的配置文件conf/rest-server.properties中的配置項對應，其中：

• graph.server.host=localhost與restserver.url=http://127.0.0.1:8080的host對應；
• graph.server.port=8080與的restserver.url=http://127.0.0.1:8080的port對應；
• graph.name=hugegraph與graphs=[hugegraph:conf/hugegraph.properties]的圖名對應。

因為我之前並沒有修改HugeGraphServer的配置文件conf/rest-server.properties，所以這里也不需要修改HugeGraphStudio的配置文件conf/hugegraph-studio.properties。

啟動服務

$ bin/hugegraph-studio.sh 

studio的啟動默認是不會放到后台的，所以我們會在控制台上看到一大串日志，在最底下看到如下日志表示啟動成功：

信息: Starting ProtocolHandler [http-nio-127.0.0.1-8088] 16:56:24.507 [main] INFO com.baidu.hugegraph.studio.HugeGraphStudio ID: TS: - HugeGraphStudio is now running on: http://localhost:8088 

然后我們按照提示，在瀏覽器中輸入http://localhost:8088，就進入了studio的界面：

 

studio界面

圖中Gremlin下的框，就是我們輸入gremlin語句進而操作hugegraph的入口了，下面我們給出一個例子。

創建關系圖

以下內容參考CSDN博客通過Gremlin語言構建關系圖並進行圖分析。

在輸入框中輸入以下代碼以創建一個“TinkerPop關系圖”：

 

graph.schema().propertyKey("name").asText().create() // 創建姓名屬性，文本類型
graph.schema().propertyKey("age").asInt().create()   // 創建年齡屬性，整數類型
graph.schema().propertyKey("addr").asText().create() // 創建地址屬性，文本類型
graph.schema().propertyKey("lang").asText().create() // 創建語言屬性，文本類型
graph.schema().propertyKey("tag").asText().create()  // 創建標簽屬性，文本類型
graph.schema().propertyKey("weight").asFloat().create() // 創建權重屬性，浮點類型

// 創建頂點類型：人"person"，包含姓名、年齡、地址等屬性，使用自定義的字符串作為ID
graph.schema().vertexLabel("person")
              .properties("name", "age", "addr", "weight")
              .useCustomizeStringId()
              .create()
// 創建頂點類型：軟件"software"，包含名稱、使用語言、標簽等屬性，使用名稱作為主鍵
graph.schema().vertexLabel("software")
              .properties("name", "lang", "tag", "weight")
              .primaryKeys("name")
              .create()
// 創建頂點類型：語言"language"，包含名稱、使用語言等屬性，使用名稱作為主鍵
graph.schema().vertexLabel("language")
              .properties("name", "lang", "weight")
              .primaryKeys("name")
              .create()
              
// 創建邊類型：人認識人"knows"，此類邊由"person"指向"person"
graph.schema().edgeLabel("knows")
              .sourceLabel("person").targetLabel("person")
              .properties("weight")
              .create()
// 創建邊類型：人創建軟件"created"，此類邊由"person"指向"software"
graph.schema().edgeLabel("created")
              .sourceLabel("person").targetLabel("software")
              .properties("weight")
              .create()
// 創建邊類型：軟件包含軟件"contains"，此類邊由"software"指向"software"
graph.schema().edgeLabel("contains")
              .sourceLabel("software").targetLabel("software")
              .properties("weight")
              .create()
// 創建邊類型：軟件定義語言"define"，此類邊由"software"指向"language"
graph.schema().edgeLabel("define")
              .sourceLabel("software").targetLabel("language")
              .properties("weight")
              .create()
// 創建邊類型：軟件實現軟件"implements"，此類邊由"software"指向"software"
graph.schema().edgeLabel("implements")
              .sourceLabel("software").targetLabel("software")
              .properties("weight")
              .create()
// 創建邊類型：軟件支持語言"supports"，此類邊由"software"指向"language"
graph.schema().edgeLabel("supports")
              .sourceLabel("software").targetLabel("language")
              .properties("weight")
              .create()
              

// 調用Gremlin的addVertex方法添加頂點，參數由頂點label、id、properties構成
// T.label表示頂點類型、T.id表示頂點id
// 后面接着的"name"、"age"等是頂點屬性，每個屬性由一對鍵值組成

// 添加2個作者頂點
okram = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "okram",
                        "name", "Marko A. Rodriguez", "age", 29,
                        "addr", "Santa Fe, New Mexico", "weight", 1)
spmallette = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "spmallette",
                             "name", "Stephen Mallette", "age", 0,
                             "addr", "", "weight", 1)

// 添加TinkerPop頂點
tinkerpop = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "TinkerPop",
                            "lang", "java", "tag", "Graph computing framework",
                            "weight", 1)
// 添加TinkerGraph頂點
tinkergraph = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "TinkerGraph",
                              "lang", "java", "tag", "In-memory property graph",
                              "weight", 1)
// 添加Gremlin頂點
gremlin = graph.addVertex(T.label, "language", "name", "Gremlin",
                          "lang", "groovy/python/javascript", "weight", 1)

// 調用Gremlin的addEdge方法添加邊
// 由源頂點對象發起調用，參數由邊類型、目標頂點、屬性構成
// 后面接着的"name"、"age"等是頂點屬性，每個屬性由一對鍵值組成

// 添加2位作者創建TinkerPop的邊
okram.addEdge("created", tinkerpop, "weight", 1)
spmallette.addEdge("created", tinkerpop, "weight", 1)

// 添加2位作者的認識邊
okram.addEdge("knows", spmallette, "weight", 1)

// 添加TinkerPop、TinkerGraph、Gremlin之間的關系邊
tinkerpop.addEdge("define", gremlin, "weight", 1)
tinkerpop.addEdge("contains", tinkergraph, "weight", 1)
tinkergraph.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)

// 注意：下面的Gremlin語句在執行時需要緊接着上述第一步的語句
// 因為這里使用了上面定義的tinkerpop、gremlin等變量

// 添加3個作者頂點
javeme = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "javeme",
                         "name", "Jermy Li", "age", 29, "addr",
                         "Beijing", "weight", 1)
zhoney = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "zhoney",
                         "name", "Zhoney Zhang", "age", 29,
                         "addr", "Beijing", "weight", 1)
linary = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "linary",
                         "name", "Linary Li", "age", 28,
                         "addr", "Wuhan. Hubei", "weight", 1)

// 添加HugeGraph頂點
hugegraph = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "HugeGraph",
                            "lang", "java", "tag", "Graph Database",
                            "weight", 1)

// 添加作者創建HugeGraph的邊
javeme.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)
zhoney.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)
linary.addEdge("created", hugegraph, "weight", 1)

// 添加作者之間的關系邊
javeme.addEdge("knows", zhoney, "weight", 1)
javeme.addEdge("knows", linary, "weight", 1)

// 添加HugeGraph實現TinkerPop的邊
hugegraph.addEdge("implements", tinkerpop, "weight", 1)
// 添加HugeGraph支持Gremlin的邊
hugegraph.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)

// 注意：下面的Gremlin語句在執行時需要緊接着上述第一步的語句
// 因為這里使用了上面定義的tinkerpop、gremlin等變量

// 添加2個作者頂點
dalaro = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "dalaro",
                        "name", "Dan LaRocque ", "age", 0,
                        "addr", "", "weight", 1)
mbroecheler = graph.addVertex(T.label, "person", T.id, "mbroecheler",
                              "name", "Matthias Broecheler",
                              "age", 0, "addr", "San Francisco", "weight", 1)

// 添加Titan頂點
titan = graph.addVertex(T.label, "software", "name", "Titan",
                        "lang", "java", "tag", "Graph Database", "weight", 1)

// 添加作者、Titan之間的關系邊
dalaro.addEdge("created", titan, "weight", 1)
mbroecheler.addEdge("created", titan, "weight", 1)
okram.addEdge("created", titan, "weight", 1)

dalaro.addEdge("knows", mbroecheler, "weight", 1)

// 添加Titan與TinkerPop、Gremlin之間的關系邊
titan.addEdge("implements", tinkerpop, "weight", 1)
titan.addEdge("supports", gremlin, "weight", 1)

 

點擊右上角的三角按鈕，這樣就創建出了一個圖。

圖查詢

在輸入框中輸入：

g.V() 

就能查出上面創建的圖的所有頂點和邊。

 

 

 

 

TinkerPop關系圖

至此，執行Gremlin的圖形化環境就已經搭建完成，后續就可以做各種各樣炫酷的gremlin查詢了。

作者：蘇黎世黃昏
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來源：簡書
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