我一直在尝试使用图形来分析大数据。它工作得很好，也很有趣，但我想知道随着数据越来越大该怎么办？
请告诉我是否还有其他解决方案，但我考虑过尝试Hbase，因为它可以水平扩展，我可以让hadoop在图上运行分析（我的大部分代码已经用java编写），但我不确定如何在nosql数据库上构建图？我知道每个节点都可以是数据库中的一个条目，但我不知道如何对边进行建模并添加属性（如节点名称、属性、页面排名、边上的权重等）
看到hbase/hadoop是如何根据大表和map reduce建模的，我怀疑有一种方法可以做到这一点，但不确定如何做到。有什么建议吗？
还有，我想做的事情有意义吗？还是有更好的大数据图解决方案？
您可以以面向列的方式在HBase/Accumlo中存储邻接列表。我更熟悉Accumulo（HBase术语可能略有不同），所以您可能会使用类似于以下的模式：
SrcNode(RowKey) EdgeType(CF):DestNode(CFQ) Edge/Node Properties(Value)
其中CF=ColumnFamily和CFQ=ColumnFamilyQualifier
您还可以使用以下内容将节点/顶点属性存储为单独的行：
Node(RowKey) PropertyType(CF):PropertyValue(CFQ) PropertyValue(Value)
PropertyValue可以在CFQ或Value 中
从@Arnon Rotem Gal Oz提到的图形处理角度来看，你可以看看Apache Giraph，它是Google Pregel的一个实现。Pregel是谷歌用于大型图形处理的方法。
最近（2012年3月7日）提交了使用HBase/Accumulo作为giraph输入的新功能请求：HBase/Aaccumulo输入和输出格式（giraph-153）
您可以将图作为邻接列表存储在HBase中，因此例如，每个raw都有通用属性的列（名称、pagerank等）和相邻节点的键列表（如果它是有向图，而不仅仅是您可以从该节点访问的节点，或者是具有每个方向的附加列）
看看apache Giraph（你也可以在这里阅读更多关于它的内容），虽然这不是关于HBase，而是关于在Hadoop中处理图形。此外，您可能希望查看Hadoop0.23（及以上），因为YARN引擎（又名map/reduce2）对非map/reduce算法
我不会像"Binary Nerd"建议的那样使用HBase，因为HBase在处理多个列族时表现不佳。
使用单个列族可以获得最佳性能（只有当您经常只访问一个列族的内容，而存储在另一个列族中的数据非常大时，才应该使用第二个列族）
有一些构建在HBase之上的图形数据库，您可以尝试和/或研究。
Apache S2Graph提供REST API，用于存储、查询由边和顶点表示的图形数据。在那里你可以找到一个演示文稿，其中解释了行/列键的构造。还对影响或受设计影响的操作性能进行了分析。
泰坦可以使用除HBase之外的其他存储后端，并与分析框架集成。它的设计也考虑到了大数据集。