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一、定位与背景​

​类型​：基于 ​图计算引擎​ 的分布式数据库（非传统图数据库）。
​设计目标​：为大规模图分析（如 PageRank、社交网络）优化，而非 OLTP。

二、​核心特性​

1.​数据模型​：

顶点（Vertex）和边（Edge）组成的图结构。
顶点/边可携带任意属性（键值对）。

2.计算模型​：

​Bulk Synchronous Parallel (BSP)​​：分阶段并行计算（类似 Apache Giraph）。
支持自定义图算法（用 Clojure 或 Java 编写）。

3.分布式​：

基于 Hadoop/HDFS 的分布式存储。
横向扩展（Scale-out）处理超大规模图。

4.​局限性​：

不适合实时查询（高延迟）。
无事务支持。

三、​Clojure 集成​

​算法示例​：

(defn pagerank [graph](jiraph/run-algorithm graph(fn [vertex messages](let [new-rank (calculate-rank messages)](update-vertex vertex {:rank new-rank})))))

​优势​：直接使用 Clojure 编写图算法，避免 Java 冗长代码。
​现状​ ：

• ​学术性质​：多见于研究论文，工业界应用较少。 ​
• 现代替代​：​Apache Giraph、Neo4j​（OLTP 场景）。