近朱者赤16

在本文中，我们将介绍 GraphScope 图交互式查询引擎 GAIA-IR，它支持高效的 Gremlin 语言表达的交互图查询，同时高度抽象了图上的查询计算，具有高可扩展性。

GraphScope v0.12.0 全新版本在四月如期而至。v0.12.0 为交互式图查询 GAIA 引入全新的 IR 层以及新增 Giraph API 支持。

上一篇文章介绍了如何在K8s上运行GraphScope，本文将介绍如何通过 Helm 工具部署和使用 GraphScope 集群。

NetworkX 是 Python 上最常用的图分析包，GraphScoep 兼容 NetworkX 接口。本文中我们将分享如何用 GraphScope 像 NetworkX 一样在（大）图上进行分析

本文将详细介绍：1) 如何基于 Kubernetes 集群部署 GraphScope ; 2) 背后的工作细节; 3) 如何在分布式环境中使用自己构建的 GraphScope 开发镜像。

GraphScope 已经支持在主流的操作系统上部署并使用。本文将详细介绍本地安装 GraphScope 的两种方式: 1）直接通过 pip 安装已发布的二进制包；2）从源码编译构建最新版本。

本文是图计算 101 系列的第二篇文章，将繁杂的图计算任务根据其计算模式的特性进行分类，并对每一类的图计算任务进行简要的介绍。

这篇文章里介绍了一下简单的图遍历算法。 图的遍历是指，从给定图中任意指定的顶点（称为初始点）出发，按照某种搜索方法沿着图的边访问图中的所有顶点，使每个顶点仅被访问一次，这个过程称为图的遍历。

近几年，全球大数据进入了加速发展时期，数据量呈指数级增长。大数据中不同个体间的关联关系产生的数据以图的形式呈现。图分析使用基于图的方法来分析连接的数据，能获得意想不到的效果。