JanusGraph多图配置目的 ：一个端口开启后可根据句柄操作多个图 。（cassandra存储后端）

1、GremlinServer多图配置

服务器gremlin-server.yaml中可以设置多个graph的properties文件 ，建议先拷贝gremlin-server.yaml改个名字，这里我用了一个新拷贝的文件来配置多图：

[root@tdh01 gremlin-server]# pwd
/usr/Programe_files/JanusGraph/janusgraph-0.3.2/conf/gremlin-server
[root@tdh01 gremlin-server]# cp gremlin-server.yaml socket-gremlin-server-graph2.yaml
[root@tdh01 gremlin-server]# vim socket-gremlin-server-graph2.yaml

下图内容：

15 host: 192.168.……
16 port: 8182
17 scriptEvaluationTimeout: 30000
18 channelizer: org.apache.tinkerpop.gremlin.server.channel.WsAndHttpChannelizer
19 graphs: {
20 graph: conf/gremlin-server/socket-janusgraph-cassandra-server.properties,
21 graph_test: conf/gremlin-server/socket-test1028-janusgraph-cassandra-server.properties
22 }

这里我建立了两个图，graph和graph_test两个图分别使用了不同的配置文件，同一个后端，这两个socket-……文件分别是从conf/janusgraph-cassandra.properties 中拷贝下来改名后的配置文件。

2.配置keyspace和index-name，使用多图分开存储

socket-test1028-janusgraph-cassandra-server.properties 中需要声明keyspace和index-name，否则会按照默认名字janusgraph建立存储和索引。多个properties指向同一个图。

storage.cassandra.keyspace=test_cassandra
index.test_cassandra.index-name=test_cassandra

3.scripts/empty-sample.groovy,增加traversalSource，对应不同的graph

[root@tdh01 scripts]# pwd
/usr/Programe_files/JanusGraph/janusgraph-0.3.2/scripts
[root@tdh01 scripts]# vim empty-sample.groovy

下图文件内容：graph_test是自己配置的另一个多图名称

globals << [g : graph.traversal(), t : graph_test.traversal()]

4.多图模式的开启：

# socket-gremlin-server-graph2.yaml是自己一开始配的gremlin-server.yaml的拷贝；

bin/gremlin-server.sh ./conf/gremlin-server/socket-gremlin-server-graph2.yaml

开启成功会有两个图的实例创建成功，看到下面的结果说明多图配置成功了。

5.多图模式操作：

# 连接之后更具句柄操作：

gremlin> :remote connect tinkerpop.server conf/remote.yaml

6.新的图存储位置

参考文章：

JanusGraph集群搭建，多图配置及索引---组建集群及多图（http://www.itboth.com/d/YVvEja6jueA3/janusgraph-cassandra）

JanusGraph服务同时支持WebSocket和HTTP：https://blog.csdn.net/ZYC88888/article/details/86605696

JanusGraph 存储后端之 HBase 安装配置：https://www.daimafans.com/article/d5439306080452608-p1-o1.html
Apache HBase™参考指南：https://hbase.apache.org/book.html#quickstart