郭慕荣 - 博客园

2025年8月27日

摘要： pip3 是 Python 3 的包管理工具，用于安装、卸载、升级和管理 Python 包。以下是其常用命令和选项的详细说明：一、常用命令安装包 pip3 install <package>安装指定包的最新版本（如 pip3 install requests）。 pip3 install <pa 阅读全文

posted @ 2025-08-27 16:05 郭慕荣阅读(37) 评论(0) 推荐(0)

pip3 命令详解

摘要： pip3 是 Python 3 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包。以下是完整的命令和选项详解：一、基本命令 1. 安装包 pip3 install package_name # 安装最新版 pip3 install package_name==1.0.0 # 安装指定版本 pip3 阅读全文

posted @ 2025-08-27 15:59 郭慕荣阅读(77) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月19日

git fork 分支总结

摘要：在 Git 中，fork 操作本身是在代码托管平台（如 GitHub、GitLab、Gitee）上完成的（非本地 Git 命令），但后续的代码同步、修改和提交需要结合本地 Git 命令。以下是完整的操作流程和所需命令：一、前提条件拥有代码托管平台账号（如 GitHub）。目标仓库的访问权限（公阅读全文

posted @ 2025-08-19 17:00 郭慕荣阅读(185) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月17日

NebulaGraph 存储 = 自研 KVStore + RocksDB

摘要：总览：NebulaGraph 存储 = 自研 KVStore + RocksDB NebulaGraph 的 Storage Service 上面暴露点/边接口（如 getNeighbors / insert vertex/edge），下面落地为自研 KVStore，而 KVStore 的本地引擎阅读全文

posted @ 2025-08-17 08:17 郭慕荣阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月14日

NebulaGraph 的数据分布方式总结

摘要： NebulaGraph 的数据分布方式是其高性能、高可用性设计的核心基础，主要围绕分片（Partition）、副本（Replica）和 Raft 协议实现，同时结合数据分割策略和元信息管理确保数据的均衡分布与可靠存储。以下是详细解析：一、核心概念：分片与副本 NebulaGraph 的存储层阅读全文

posted @ 2025-08-14 17:43 郭慕荣阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月13日

NebulaGraph离线批量计算、离线图计算总结

摘要： NebulaGraph 的离线批量计算（离线图计算）是针对大规模图数据（通常亿级以上点边）的复杂分析场景设计的，通过集成分布式计算框架（如 Spark）实现高吞吐、高容错的批量处理。其核心目标是解决在线查询（nGQL）无法高效处理的全图级、多迭代计算问题（如全图 PageRank、社区发现等）。一阅读全文

posted @ 2025-08-13 16:01 郭慕荣阅读(46) 评论(0) 推荐(0)

nebulagraph中图计算、图算法总结

摘要： NebulaGraph 作为分布式图数据库，不仅支持高效的在线图查询（如点边遍历、路径分析），还通过内置算法、Nebula Algorithm 工具（基于 Spark 的离线图计算框架）以及生态集成（如与 GraphX、Flink Gelly 等对接）提供丰富的图计算能力。其图算法覆盖路径分析、中心阅读全文

posted @ 2025-08-13 15:00 郭慕荣阅读(56) 评论(0) 推荐(0)

nebulagraph点的vid设计原则

摘要：在 NebulaGraph 中，顶点 ID（VID）的设计直接影响数据分布、查询性能和集群扩展性。以下是 VID 设计的核心原则、实现方法及最佳实践：一、核心设计原则 1. 唯一性与全局一致性强制约束：每个图空间内的 VID 必须唯一，类似于关系型数据库的主键。不同图空间的 VID 相互独立，无阅读全文

posted @ 2025-08-13 14:43 郭慕荣阅读(51) 评论(0) 推荐(0)

NebulaGraph 集群中主节点、分片和主分片的同步机制

摘要： NebulaGraph 集群中主节点、分片和主分片的同步机制与 Raft 协议以及集群间同步机制相关，以下是详细介绍： Meta 主节点同步：NebulaGraph 的 meta 服务由多个 nebula - metad 进程构成 Raft 集群，其中一个为 leader，其余是 follower。阅读全文

posted @ 2025-08-13 14:25 郭慕荣阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月12日

如何优化NebulaGraph的查询性能？

摘要：优化 NebulaGraph 的查询性能需要从数据模型设计、索引策略、查询语句、存储配置、计算资源等多个维度综合考量，结合其分布式架构特性（Graph 服务、Storage 服务分离）针对性优化。以下是详细的优化方案：一、数据模型与 Schema 设计优化合理的 Schema 设计是性能的基础，阅读全文

posted @ 2025-08-12 21:00 郭慕荣阅读(56) 评论(0) 推荐(0)

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