titan

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任何人都可以提供一些示例代碼或關於如何將一個1MB CSV節點和另一個1MB CSV邊緣導入到Cassandra上運行的Titan圖形數據庫的提示？我有通過Gremlin導入的小型CSV文件，但這似乎不適合大文件。我見過Faunus可以做到這一點，但我想避免花費幾天的時間設置它。它看起來像BatchGraph可能是要走的路（https://github.com/tinkerpop/bluep

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如何用Gremlin腳本替換邊緣

我想查找頂點，獲取邊的「視圖」，將其刪除，並用相同頂點之間的新邊替換。 g.V('uuid','bf4dcbd24e9944319954dec5ad60c658') .inE('views') .sideEffect{g.addEdge(it.outV.next(),it.inV.next(),'likes')} .sideEffect{g.removeEdge(it)} 這有效，但它是

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圖表數據庫可以跨節點有效地分配數據嗎？

如果有人在另一個數據庫之上構建數據庫（如twitter），那麼該數據庫會繼承底層數據庫的侷限性和低效率嗎？我特別感興趣的是titan db（http://thinkaurelius.com），因爲他們聲稱支持跨節點高效地分割數據集。由於cassandra的效率，他們聲稱支持跨節點分發數據。然而，neo4j聲稱他們不在節點之間分發數據，而是在每個節點上覆制整個數據集的原因是因爲任何圖形遍歷離開一

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將Gremlin shell連接到Titan Elasticsearch/Cassandra嵌入式實例？

我與卡桑德拉和Elasticsearch嵌入模式使用泰坦0.3.2。我使用的titan docs記錄的配置我cassandra-es.properties（送入titan.sh/titan.bat）： storage.backend=embeddedcassandra storage.cassandra-config-dir=config/cassandra.yaml storage.ind

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無法實例化實現：AstyanaxStoreManager

我嘗試訪問與卡桑德拉後端泰坦圖形數據庫和一切工作正常用下面的代碼： package ch.uzh.ifi.ddis.dm.twhc.clusterhierarchy; import ch.uzh.ifi.ddis.dm.twhc.clusterhierarchy.persistence.ITreeSerializer; import ch.uzh.ifi.ddis.dm.tw

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如何獲取Titan中的索引鍵列表？

我正在使用Titan v0.3.1，並希望看到我已通過createKeyIndex索引了哪些鍵的列表。我怎樣才能做到這一點？

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處理本地文件和更新Titan圖形數據庫的最佳方式

我是Titan圖形數據庫的新手。我想處理本地數據，並將它們插入到泰坦數據庫。我正在尋找可以快速處理本地數據和更新/插入泰坦數據庫的程序語言或腳本語言。燈泡，是python接口，使用REST API來更新泰坦數據庫。但我有時會看到程序在那裏掛起。我可以使用shell腳本來處理文件，並調用gremlin腳本來更新泰坦數據庫嗎？非常感謝您的建議。

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小鬼：泰坦0.3.2</p> <p>下面的小鬼查詢與具有（）濾波器T.in操作錯誤泰坦0.3.2

我在使用的T.in運營商，有（）過濾器的麻煩。 ..： g.V("type", "articles").out("has_tag").has("name", T.in, ["foobar"]) ...產生在泰坦控制檯以下錯誤： No such property: in for class: com.tinkerpop.gremlin.Tokens$T 不知怎的，與此相關的SO問題：mult

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正確的方法來更新燈泡邊緣（neo4j或泰坦）

我正在試驗與Bulbs接口與圖形數據庫。（生產將使用泰坦，當地Neo4j似乎最適合於實驗）。我不能換我圍繞這個概念頭... 燈泡展示瞭如何創建新的頂點...... >>> james = g.vertices.create(name="James") >>> julie = g.vertices.create(name="Julie") >>> g.edges.create(james

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通過Rexster查詢Titan ElasticSearch後端

我有Titan 0.3.2以嵌入模式運行，並且已經能夠通過Gremlin shell（see previous question）創建和查詢ElasticSearch索引。我正在使用默認配置，它調用ES索引「search」。這些搜索通過小鬼外殼沒有錯誤返回正確的節點： g.query().has('my_label','abc').vertices() g.query().has('my_la