apache/geaflow

解决的问题

Apache GeaFlow 解决了传统流处理引擎在处理复杂的多跳关系数据时的局限性。标准引擎通常难以应对深度连接和大规模图迭代，而 GeaFlow 提供了一个专门的分布式系统用于实时图计算，避免了昂贵的全图重新计算。

工作原理

GeaFlow 使用图原生的数据模型（顶点-边存储），而不是传统的表模型。它支持增量计算，这意味着当新数据到达时，它只触发图中受影响部分的计算，而保持未变化的节点不变。它统一了流、批和图处理，允许用户通过 SQL 和 GQL（图查询语言）的组合来与数据交互。

适用人群

它面向处理大规模实时数据应用的开发者和数据工程师，例如金融风险控制、知识图谱、社交网络分析和数据仓库加速。

亮点

• 万亿级图存储容量。
• 增量图计算，即使数据量增长也能保持性能稳定。
• 结合 SQL 和 GQL 的混合处理能力。
• 高可用性，支持精确一次处理语义。
• 云原生部署和一站式开发控制台。