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HugeGraph-1312: Remove the info related to Baidu privacy in hugegraph…
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Linary authored and javeme committed Jun 19, 2018
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@@ -140,7 +140,7 @@
- 图数据接口
- Gremlin接口

更多细节详见API文档:<http://hugegraph.baidu.com/guides/hugegraph-api.html>
更多细节详见[API文档](/clients/restful-api/hugegraph-api.html)

### 后端支持

@@ -423,4 +423,4 @@ Edge knows1 = marko.addEdge("knows", vadas, "city", "Beijing");

### 4 简单示例

简单示例见[HugeClient](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugeclient.html)
简单示例见[HugeClient](/quickstart/hugegraph-client.html)
@@ -92,7 +92,7 @@ ssl: {

- host:部署 GremlinServer 机器的机器名或 IP,目前 HugeGraphServer 不支持分布式部署,且GremlinServer不直接暴露给用户,此项可以不修改;
- port:部署 GremlinServer 机器的端口,同 host,可以不修改;
- channelizer:GremlinServer 与客户端有两种通信方式,分别是 WebSocket 和 HTTP(默认)。如果选择 WebSocket,用户可以通过 [Gremlin-Console](http://hugegraph.baidu.com/clients/gremlin-console.html) 快速体验 HugeGraph 的特性,但是不支持大规模数据导入,推荐使用 HTTP 的通信方式,我们的一些外围组件都是基于 HTTP 实现的;
- channelizer:GremlinServer 与客户端有两种通信方式,分别是 WebSocket 和 HTTP(默认)。如果选择 WebSocket,用户可以通过 [Gremlin-Console](/clients/gremlin-console.html) 快速体验 HugeGraph 的特性,但是不支持大规模数据导入,推荐使用 HTTP 的通信方式,我们的一些外围组件都是基于 HTTP 实现的;
- graphs:GremlinServer 启动时需要打开的图,该项是一个 map 结构,key 是图的名字,value 是该图的配置文件路径;

### 3 rest-server.properties
@@ -122,8 +122,6 @@ cerberus.addEdge("lives", tartarus)

HugeGraph默认是自动生成Id,如果用户通过`primaryKeys`指定`VertexLabel``primaryKeys`字段列表后,`VertexLabel`的Id策略将会自动切换到`primaryKeys`策略。 启用`primaryKeys`策略后,HugeGraph通过`vertexLabel+primaryKeys`拼接生成`VertexId` ,可实现自动去重,同时无需额外创建索引即可以使用`primaryKeys`中的属性进行快速查询。 例如 "character" 和 "location" 都有`primaryKeys("name")`属性,因此在不额外创建索引的情况下可以通过`g.V().hasLabel('character') .has('name','hercules')`查询vertex 。

> 注: 推荐使用[HugeStudio](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugestudio.html) 通过可视化的方式来执行上述代码。另外也可以通过HugeClient、HugeApi、GremlinConsole和GremlinDriver等多种方式执行上述代码。
### 3 Graph Traversal Examples

#### 3.1 Traversal Query
@@ -182,7 +180,7 @@ g.V(pluto).out('brother').as('god').out('lives').as('place').select('god','place
g.V(pluto).out('brother').as('god').out('lives').as('place').select('god','place').by('name')
```

推荐使用[HugeStudio](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugestudio.html) 通过可视化的方式来执行上述代码。另外也可以通过HugeClient、HugeApi、GremlinConsole和GremlinDriver等多种方式执行上述代码。
推荐使用[HugeStudio](/quickstart/hugegraph-studio.html) 通过可视化的方式来执行上述代码。另外也可以通过HugeClient、HugeApi、GremlinConsole和GremlinDriver等多种方式执行上述代码。

#### 3.2 总结

@@ -2,12 +2,12 @@

被压机器信息

机器IP | CPU | Memory | 网卡 | 磁盘
机器编号 | CPU | Memory | 网卡 | 磁盘
--------------------------------- | -------------------------------------------- | ------ | --------- | ------------------
sh01-dx-offline06.sh01.baidu.com | 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10GHz | 61G | 1000Mbps | 1.4T HDD
yq01-sw-scylladb01.yq01.baidu.com | 48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz | 128G | 10000Mbps | 750GB SSD,2.7T HDD
1 | 24 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10GHz | 61G | 1000Mbps | 1.4T HDD
2 | 48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz | 128G | 10000Mbps | 750GB SSD,2.7T HDD

- 起压力机器信息:sh01-dx-offline07.sh01.baidu.com
- 起压力机器信息:与编号 1 机器同配置
- 测试工具:apache-Jmeter-2.5.1

注:起压机器和被压机器在同一机房
@@ -2,11 +2,11 @@

被压机器信息

机器IP | CPU | Memory | 网卡 | 磁盘
------------------------------- | -------------------------------------------- | ------ | --------- | ------------------
yq01-m02-kafka01.yq01.baidu.com | 48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz | 128G | 10000Mbps | 750GB SSD,2.7T HDD
CPU | Memory | 网卡 | 磁盘
-------------------------------------------- | ------ | --------- | ------------------
48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz | 128G | 10000Mbps | 750GB SSD,2.7T HDD

- 起压力机器信息:yq01-m02-kafka02.yq01.baidu.com
- 起压力机器信息:与被压机器同配置
- 测试工具:apache-Jmeter-2.5.1

注:起压机器和被压机器在同一机房
@@ -2,11 +2,11 @@

被压机器信息

机器 | CPU | Memory | 网卡 | 磁盘
--------------------------------- | -------------------------------------------- | ------ | --------- | ------------------
yq01-sw-scylladb01.yq01.baidu.com | 48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz | 128G | 10000Mbps | 750GB SSD,2.7T HDD
CPU | Memory | 网卡 | 磁盘
-------------------------------------------- | ------ | --------- | ------------------
48 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz | 128G | 10000Mbps | 750GB SSD,2.7T HDD

- 起压力机器信息:yq01-m02-kafka02.yq01.baidu.com
- 起压力机器信息:与被压机器同配置
- 测试工具:apache-Jmeter-2.5.1

注:起压机器和被压机器在同一机房
@@ -30,25 +30,14 @@ HugeGraph-Client向HugeGraph-Server发出HTTP请求,获取并解析Server的

#### 4.2 添加hugegraph-client依赖

在项目pom文件中引入百度私服仓库:

```xml
<repositories>
<repository>
<id>Baidu_Local_Snapshots</id>
<url>http://maven.scm.baidu.com:8081/nexus/content/repositories/Baidu_Local_Snapshots</url>
</repository>
</repositories>
```

添加hugegraph-client依赖

```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.baidu.hugegraph</groupId>
<artifactId>hugegraph-client</artifactId>
<version>1.5.0-SNAPSHOT</version>
<version>1.5.6-SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>
```
@@ -340,8 +329,8 @@ public class BatchExample {

### 4.4 运行Example

运行Example之前需要启动Sever, 启动过程见[HugeServer Quick Start](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugeserver.html)
运行Example之前需要启动Sever, 启动过程见[HugeServer Quick Start](/quickstart/hugegraph-server.html)

### 4.5 Example示例说明

示例说明见[HugeClient基本API介绍](http://hugegraph.baidu.com/clients/hugegraph-client.html)
示例说明见[HugeClient基本API介绍](/clients/hugegraph-client.html)
@@ -4,7 +4,7 @@

HugeLoader 是 Hugegragh 的一个模块,负责将普通文本数据转化为图形的顶点和边并插入图形数据库中。

> 注意:使用 HugeLoader 需要依赖 Hugegraph Server,下载和启动 Server 详见:[HugeServer Quick Start](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugeserver.html)
> 注意:使用 HugeLoader 需要依赖 Hugegraph Server,下载和启动 Server 详见:[HugeServer Quick Start](/quickstart/hugegraph-server.html)
### 2 获取 HugeLoader

@@ -27,7 +27,7 @@ tar zxvf hugegraph-loader-${version}-bin.tar.gz
下载最新版本的HugeLoader 源码包:

```bash
git clone ssh://${username}@icode.baidu.com:8235/baidu/xbu-data/hugegraph-loader
$ git clone https://github.com/hugegraph/hugegraph-loader.git
```

编译生成tar包:
@@ -49,16 +49,15 @@ _注:${version}为版本号,最新版本号可参考[Download](../download.m

#### 3.2 源码编译

下载HugeGraph源代码(目前仅支持从icode上clone)
下载HugeGraph源代码

```bash
$ git clone ssh://${username}@icode.baidu.com:8235/baidu/xbu-data/hugegraph baidu/xbu-data/hugegraph && scp -p -P 8235 ${username}@icode.baidu.com:hooks/commit-msg baidu/xbu-data/hugegraph/.git/hooks/
$ git clone https://github.com/hugegraph/hugegraph.git
```

编译打包生成tar包(编译前检查分支,并切换至master2):

```bash
$ git checkout master2
$ cd hugegraph
$ mvn package -DskipTests
```
@@ -91,7 +90,7 @@ $ mvn package -DskipTests
### 4 配置

如果需要快速启动HugeGraph仅用于测试,那么只需要进行少数几个配置项的修改即可。详细的配置介绍请
参考[配置文档](http://hugegraph.baidu.com/guides/config-guide.html)及[配置项](http://hugegraph.baidu.com/guides/config-option.html)
参考[配置文档](/guides/config-guide.html)及[配置项](/guides/config-option.html)

### 5 启动

@@ -350,7 +349,7 @@ _说明_
}
```

详细的API请参考[Restful-API](http://hugegraph.baidu.com/clients/hugegraph-api.html)文档
详细的API请参考[Restful-API](/clients/restful-api/hugegraph-api.html)文档

### 7 停止Server

@@ -5,7 +5,7 @@
HugeSpark依赖hugegraph 和 spark-2.1.1,需要添加相关项目依赖:

- 下载spark-2.1.1
- [启动hugeserver](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugeserver.html)
- [启动hugeserver](/quickstart/hugegraph-server.html)

### 2 下载 HugeSpark

@@ -36,16 +36,16 @@ rm -rf jars/jackson-databind-2.6.5.jar
rm -rf jars/jackson-core-2.6.5.jar
```

hugespark源码下载(暂时从icode上clone)
hugespark源码下载

```bash
$ git clone ssh://${username}@icode.baidu.com:8235/baidu/xbu-data/hugegraph-spark baidu/xbu-data/hugegraph-spark && scp -p -P 8235 ${username}@icode.baidu.com:hooks/commit-msg baidu/xbu-data/hugegraph-spark/.git/hooks/
$ git clone https://github.com/hugegraph/hugegraph-spark.git
```

使用[Apache Maven](http://maven.apache.org/)构建,示例如下:

```bash
$ git checkout develop
$ cd hugegraph-spark
$ mvn -DskipTests clean assembly:assembly
```

@@ -8,7 +8,7 @@ HugeStudio是HugeGraph的前端展示工具,是基于Web的图形化IDE环境
- 图数据的展示
- 图数据的分析

> 注意:HugeStudio需要依赖HugeGraph Server,在安装和使用HugeStudio之前,请通过jps命令检查Cassandra和HugeGraphServer两个服务已经启动,如果没有启动这两个服务,请参考[HugeServer安装配置](http://hugegraph.baidu.com/quickstart/hugeserver.html)。
> 注意:HugeStudio需要依赖HugeGraph Server,在安装和使用HugeStudio之前,请通过jps命令检查Cassandra和HugeGraphServer两个服务已经启动,如果没有启动这两个服务,请参考[HugeServer安装配置](/quickstart/hugegraph-server.html)。
### 2 安装和运行HugeStudio

@@ -19,10 +19,10 @@ HugeStudio是HugeGraph的前端展示工具,是基于Web的图形化IDE环境

#### 2.1 下载源码编译生成tar包

下载HugeStudio源码包:(暂时从icode上clone)
下载HugeStudio源码包

```bash
$ git clone ssh://liunanke@icode.baidu.com:8235/baidu/xbu-data/hugegraph-studio baidu/xbu-data/hugegraph-studio && scp -p -P 8235 liunanke@icode.baidu.com:hooks/commit-msg baidu/xbu-data/hugegraph-studio/.git/hooks/
$ git clone https://github.com/hugegraph/hugegraph-studio.git
```

编译生成tar包:
@@ -135,7 +135,7 @@ $ bin/hugestudio.sh
**参数说明**

- Name: 当前连接本身的名字,可任意取
- Graph: 本次连接想要操作的图的名字,用户可以先通过[Graph API](http://hugegraph.baidu.com/clients/restful-api/graph.html)查看有哪些图
- Graph: 本次连接想要操作的图的名字,用户可以先通过[Graph API](/clients/restful-api/graph.html)查看有哪些图
- Host: HugeGraphServer的 IP 或 hostname(**注意:不是Studio的IP或hostname**
- Port: HugeGraphServer的 port(**注意:不是Studio的端口**

@@ -189,9 +189,9 @@ graph.schema().propertyKey("price").asInt().ifNotExist().create()
**在这里有几点需要说明**

1、上述语句是`groovy`语言形式(类似但不是`java`)的`gremlin`语句,这些`gremlin`语句会被发送到`HugeGraphServer`上执行。
关于`gremlin`本身可以参考[Gremlin Query Language](http://hugegraph.baidu.com/language/hugegraph-gremlin.html)或[Tinkerpop官网](http://tinkerpop.apache.org/);
关于`gremlin`本身可以参考[Gremlin Query Language](/language/hugegraph-gremlin.html)或[Tinkerpop官网](http://tinkerpop.apache.org/);

2、上述语句是通过`graph.schema()`获取到`SchemaManager`对象后操作元数据,通过`gremlin`语句操作schema可参考文档[HugeGraph-Client](http://hugegraph.baidu.com/clients/hugegraph-client.html),
2、上述语句是通过`graph.schema()`获取到`SchemaManager`对象后操作元数据,通过`gremlin`语句操作schema可参考文档[HugeGraph-Client](/clients/hugegraph-client.html),
需要注意的是`HugeGraph-Client``java`语法,大体上与`gremlin`风格是一致的,具体的差异见文档`HugeGraph-Client`中的说明。

3、在`HugeGraph-Studio``NoteBook`中,用户可以直接使用两个变量`graph``g``graph`就是当前Notebook连接的图对象,可使用该对象对图做各种增删改查操作;

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