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TuGraph Analytics (别名：GeaFlow) 是蚂蚁集团开源的流图计算引擎，支持万亿级图存储、图表混合处理、实时图计算、交互式图分析等核心能力，目前广泛应用于数仓加速、金融风控、知识图谱以及社交网络等场景。
关于GeaFlow更多介绍请参考：GeaFlow介绍文档
GeaFlow设计论文参考：GeaFlow: A Graph Extended and Accelerated Dataflow System
- 分布式实时图计算
- 图表混合处理（SQL+GQL语言）
- 统一流批图计算
- 万亿级图原生存储
- 交互式图分析
- 高可用和Exactly Once语义
- 高阶API算子开发
- UDF/图算法/Connector插件支持
- 一站式图研发平台
- 云原生部署
第一步 打包jar包并提交quick start任务
- 准备Git、JDK8、Maven、Docker环境。
- 下载源码：
git clone https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics - 项目构建：
./build.sh --module=gealfow --output=package - 测试任务：
./bin/gql_submit.sh --gql geaflow/geaflow-examples/gql/loop_detection_file_demo.sql
第二步 启动控制台，体验白屏提交quick start任务
- 构建控制台jar和镜像(需启动Docker)：
./build.sh --module=gealfow-console - 启动控制台：
docker run -d --name geaflow-console -p 8888:8888 geaflow-console:0.1
更多详细内容请参考：快速上手文档。
GeaFlow支持DSL和API两套编程接口，您既可以通过GeaFlow提供的类SQL扩展语言SQL+ISO/GQL进行流图计算作业的开发，也可以通过GeaFlow的高阶API编程接口通过Java语言进行应用开发。
相比传统的流式计算引擎比如Flink、Storm这些以表为模型的实时处理系统而言，GeaFlow以图为数据模型，在处理Join关系运算，尤其是复杂多跳的关系运算如3跳以上的Join、复杂环路查找上具备极大的性能优势。
基于GQL的关联分析Demo：
--GQL Style
Match (s:student)-[sc:selectCource]->(c:cource)
Return c.name
;
基于SQL的关联分析Demo：
--SQL Style
SELECT c.name
FROM course c JOIN selectCourse sc
ON c.id = sc.targetId
JOIN student s ON sc.srcId = s.id
;
非常感谢您参与到 GeaFlow 的贡献中来，无论是Bug反馈还是文档完善，或者是大的功能点贡献，我们都表示热烈的欢迎。
具体请参考：参与贡献文档。
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GeaFlow 开发过程中部分模块参考了一些业界优秀的开源项目，包括 Apache Flink、Apache Spark 以及 Apache Calcite 等, 这里表示特别的感谢。也感谢对 GeaFlow 做过贡献的个人开发者，名单如下：
生成 By contrib.rocks.