依据过去两年深度开发经验，做了一个HugeGraph的实践教材。
主要内容：
构建基金经理，基金，股票 的投资图谱
使用一个简单但是典型的金融知识图谱来解决投资的问题，全文以场景驱动，真正的实战，区别于市面上其他教材
HugeGraph 如何构建 Schema
包含verterLabel，edgeLabel，indexLabel 的逻辑，构建API，底层表结构
HugeGraph 如何 导入数据
包含 Vertex，Edge 的数据结构，构建API，底层表结构
HugeGraph 底层数据存储模型
以cassandra为例，深入g_v,g_eo,g_io, vl, el, il, 等等众多表结构的讲解
HugeGraph 通过Gremlin 回答基金投资相关问题
使用多类Gremlin语句回答业务相关的问题，教你如何使用profile，explain
HugeGraph 可视化 hubble
通过可是的工具使用gremlin和hugeGraph，指导你如何自己构建可视化工具
Spark GraphX 如何与HugeGraph整合做图分析
包含shard-api 以及spark-sql 两种模式构图
应该是目前网上最详细的一步一步的构建基于HugeGraph的应用的教材了。
整个逻辑就是构建基金持仓知识图谱，以图技术回答如下问题：
1 我们眼中的明星基金经理比如葛兰，董承非等最喜欢买什么股票？
2 哪些股票最受基金经理喜欢？
3 基金持有某个股票比如贵州茅台的比例多年来是如何变化的？
4 哪些基金经理最喜欢一起抱团？
目录结构如下，36多页的word，付费开放，66 rmb，有兴趣请私信。
权益：
1，word 文档和demo数据发送给你 。
2， 拉群，文档中任何疑问，均亲自解答（能力范围之内），直到学会。
3， 也可以回答一些源代码相关的问题，共同探讨，共同进步。
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