JanusGraph 关于 HBase 的代码，有好几个文件夹，但是真正核心的类，其实就是  HBaseStoreManager 和 HBaseKeyColumnValueStore 两个类。

HBaseStoreManager 类是这个存储插件的入口类，它初始化了 JanusGraph 和 HBase 之间的连接，并且根据不同的 family 保存不同的连接。每一个 family 连接都会对应一个 HBaseKeyColumnValueStore 实例。

HBaseKeyColumnValueStore 类主要是对数据的存和取的操作，包括将 JanusGraph 的数据转换成 HBase 自身的格式，然后进行保存，或者是查询。

由于 HBase 不支持事务功能，所以 JanusGraph 在 HBase 上直接是关闭了事务功能。这个事情未来可以重新参考 BerkeleyDB 的模式来实现基于 SequoiaDB 的事务功能。

说老实话，当我一开始知道项目是使用一款国产的分布式数据库时，我是拒绝的，我觉得不能够甲方爸爸叫我用什么就用什么，如果它说它很厉害，然后写的软文都是速度快，开发简单，我就非常的不相信。但是当我体验了一下，Duang，这个感觉还真的挺好，确实速度快，开发简单。我还给我很多的朋友推荐，让他们都来试试。所以说啥，前面自己说啥呢？最后还不是真香！

言归正传，我从 SequoiaDB 的官网上找了一下它的架构图，大家可以看看。

SequoiaDB 采用的是一种叫做“计算和存储分离”的架构，虽然听起来挺神奇的，但是却很好理解，上面的计算层就是一些协议的解析，它支持很多种协议，有 MySQL 的，有 JSON API 的，还有一些对象存储的协议；下面的存储层，看起来就像是一个封装好的盒子，里面可以支持数据的分布式存储。

因为这种计算和存储分离的架构，使得应用的开发者，完全不需要关注底层的数据分布式实现，只要专心做好自己的应用逻辑就好了。

当然，如果你是一名 DBA，那样你还是要学习如何配置 SequoiaDB 底层的分布式存储的。

1、SequoiaDB for JanusGraph 的存储结构

前面也讲到了，由于 JanusGraph 对底层存储的设计和接口，都是根据列存储来设计的，所以在为 SequoiaDB for JanusGraph 设计时，就需要做出一些调整。

最开始时候，我是希望将一条记录的所有列都保存到 SequoiaDB 一个 BSON 里面，但是写到后面，由于 JanusGraph 会依赖 HBase 的列排序功能返回记录，所以这个在 SequoiaDB 里面无法对一条记录的不同列进行排序。所以在最后， JanusGraph 中的一条记录被我拆分成多个 BSON 记录，形式变成了以下的形式。记录以 RowKey 来维护其一条记录的完整性。

{RowKey:"", Key:"", Value:""}
{RowKey:"", Key:"", Value:""}
{RowKey:"", Key:"", Value:""}
{RowKey:"", Key:"", Value:""}

在 BSON 中，RowKey、Key和Value 三个字段的数据类型都是 Binary 格式，这个也是 JanusGraph 自己所独有的解析方法。JanusGraph 保存于 SequoiaDB 中的记录如下面的例子：

{  
      "_id": {    
         "$oid": "5e410c444f025855e5552b4c"
       },  
       "Key": {    
       "$binary": "///////+x38ABZ40DXrgsGMwYTgxZmZiMTc2ODYtY2hlbjE=",    
       "$type": "0"  
       },  
       "RowKey": {    
       "$binary": "AAAAAAAAAAM=",    
       "$type": "0"  
       },  
       "Value": {    
       "$binary": "",    
       "$type": "0"  
       }
    }

在前面我向大家介绍 JanusGraph 如何识别不同的存储产品的，所以要增加 SequoiaDB 数据库这个存储选项，首先需要 为StandardStoreManager 类增加 SequoiaDB 的选项，修改的部分如下：

BDB_JE("org.janusgraph.diskstorage.berkeleyje.BerkeleyJEStoreManager", "berkeleyje"),
CASSANDRA_THRIFT("org.janusgraph.diskstorage.cassandra.thrift.CassandraThriftStoreManager", "cassandrathrift"),
CASSANDRA_ASTYANAX("org.janusgraph.diskstorage.cassandra.astyanax.AstyanaxStoreManager", ImmutableList.of("cassandra", "astyanax")),
CASSANDRA_EMBEDDED("org.janusgraph.diskstorage.cassandra.embedded.CassandraEmbeddedStoreManager", "embeddedcassandra"),
CQL("org.janusgraph.diskstorage.cql.CQLStoreManager", "cql"),HBASE("org.janusgraph.diskstorage.hbase.HBaseStoreManager", "hbase"),
IN_MEMORY("org.janusgraph.diskstorage.keycolumnvalue.inmemory.InMemoryStoreManager", "inmemory"),
SEQUOIADB("org.janusgraph.diskstorage.sequoiadb.SequoiadbStoreManager", "sequoiadb");

<titan.compatible-versions>1.0.0,1.1.0-SNAPSHOT</titan.compatible-versions>
        …
        <httpcomponents.version>4.4.1</httpcomponents.version>
        <hadoop2.version>2.7.7</hadoop2.version>
        <hbase1.version>1.4.10</hbase1.version>        
        <hbase2.version>2.1.5</hbase2.version>        
        <hbase.server.version>1.4.10</hbase.server.version>        
        <sequoiadb.version>3.2.1</sequoiadb.version>        
        ...    
        <modules>        
        …        
        <module>janusgraph-doc</module>        
        <module>janusgraph-solr</module>        
        <module>janusgraph-examples</module>        
        <module>janusgraph-sequoiadb</module>    
        </modules>

对 JanusGraph 重新编译：

mvn -Dlicense.skip=true -DskipTests=true clean install

最后将编译好的 janusgraph-sequoiadb-0.4.0.jar 和 SequoiaDB 的 API 驱动 jar 包保存至 ${JANUSGRAPH_BINARY_HOME}/lib 目录中，就完成了 JanusGraph 扩展 SequoiaDB 存储的操作了。

3、JanusGraph 配置 SequoiaDB 作为存储

大家将 janusgraph-sequoiadb 的模块编译出来的 jar 包和 SequoiaDB 的 JSON API jar 包一起放到 JunasGraph 的 lib 目录里，同时更新 janusgraph-core 的 jar 包后，就完成了 JanusGraph 扩展 SequoiaDB 存储的操作了。为了让 JanusGraph 能够认识 SequoiaDB 的连接信息，大家还需要准备一个 config 文件。大家在 JunasGraph 的conf 目录里增加一个 janusgraph-sequoiadb.properties的文件，内容大致如下：

gremlin.graph=org.janusgraph.core.JanusGraph
Factorystorage.backend=sequoiadbstorage.hostname=10.211.55.7
storage.port=11810#storage.username=sdbadmin#
storage.password=sdbadminstorage.meta.visibility = true
cache.db-cache = falsecache.db-cache-clean-wait = 20
cache.db-cache-time = 180000cache.db-cache-size = 0.5

• storage.hostname，SequoiaDB coord 节点的 IP 地址，或者是 hostname

• storage.port，SequoiaDB coord 节点的端口号

• storage.username，如果 SequoiaDB 配置了鉴权，那样就需要配置鉴权的用户名

• storage.password，如果 SequoiaDB 配置了鉴权，那样就需要配置鉴权的密码

当我们已经将 SequoiaDB 的配置信息写到了 config 文件里面了，那么 JanusGraph 对接 SequoiaDB 也是顺利成章的事情。大家可以直接打开 Gremlin 控制界面，然后就像平时使用 JanusGraph 那样操作即可。这里，我给大家准备了一下小 demo。

graph = JanusGraphFactory.open('conf/janusgraph-sequoiadb.properties');
graph.addVertex("name", "aaa", "num", 123)
g = graph.traversal()
g.V().values('name')

So easy！

现在这个项目还是处于孵化阶段（事实是：一堆的坑，仅仅是 demo 跑通），未来还有很多工作要做，例如：

• 完善程序，不要那么多的 bug

• 应该要支持事务功能，毕竟人家 SequoiaDB 支持事务功能呢

• 对接 JanusGraph 的 Index 模块，也将这块内容让 SequoiaDB 接管

所以啊，未来路还很长，如果有谁看了这篇文章，被我成功感化了，欢迎来找我，也欢迎大家上Git点亮我的小心心，毕竟Star 数量多，会显得我很厉害的样子。谢谢大家。

项目地址：https://github.com/ak918808/sequoiadb_for_janusgraph

感谢社区同学的分享，也欢迎大家多多给我们投稿，未来我们也会多和大家分享巨杉数据库社区用户的使用心得体会敬请期待！