HugeGraph典型应用场景包括深度关系探索、关联分析、路径搜索、特征抽取、数据聚类、社区检测、知识图谱等，适用业务领域有如网络安全、电信诈骗、金融风控、广告推荐、社交网络和智能机器人等。

    HugeGraph支持在线及离线环境下的图操作，支持批量导入数据，支持高效的复杂关联关系分析，并且能够与大数据平台无缝集成。HugeGraph支持多用户并行操作，用户可输入Gremlin查询语句，并及时得到图查询结果，也可在用户程序中调用HugeGraph API进行图分析或查询。

    • 易用：HugeGraph支持Gremlin图查询语言与Restful API，同时提供图检索常用接口，具备功能齐全的周边工具，轻松实现基于图的各种查询分析运算。
    • 高效：HugeGraph在图存储和图计算方面做了深度优化，提供多种批量导入工具，轻松完成百亿级数据快速导入，通过优化过的查询达到图检索的毫秒级响应。支持数千用户并发的在线实时操作。
    • 通用：HugeGraph支持Apache Gremlin标准图查询语言和Property Graph标准图建模方法，支持基于图的OLTP和OLAP方案。集成Apache Hadoop及Apache Spark大数据平台。
    • 可扩展：支持分布式存储、数据多副本及横向扩容，内置多种后端存储引擎，也可插件式轻松扩展后端存储引擎。
    • 开放：HugeGraph代码开源（Apache 2 License），客户可自主修改定制，选择性回馈开源社区。

    本系统的功能包括但不限于：

    • 支持从多数据源批量导入数据(包括本地文件、HDFS文件、MySQL数据库等数据源)，支持多种文件格式导入(包括TXT、CSV、JSON等格式)
    • 具备可视化操作界面，可用于操作、分析及展示图，降低用户使用门槛
    • 基于Apache TinkerPop3框架实现，支持Gremlin图查询语言
    • 支持属性图，顶点和边均可添加属性，支持丰富的属性类型
    • 具备独立的Schema元数据信息，拥有强大的图建模能力，方便第三方系统集成
    • 支持多顶点ID策略：支持主键ID、支持自动生成ID、支持用户自定义字符串ID、支持用户自定义数字ID
    • 可以对边和顶点的属性建立索引，支持精确查询、范围查询、全文检索
    • 存储系统采用插件方式，支持RocksDB、Cassandra、ScyllaDB、HBase、MySQL、PostgreSQL、Palo以及InMemory等
    • 与Hadoop、Spark GraphX等大数据系统集成，支持Bulk Load操作
    • 支持高可用HA、数据多副本、备份恢复、监控等
    • : HugeGraph-Server是HugeGraph项目的核心部分，包含Core、Backend、API等子模块；
      • Core：图引擎实现，向下连接Backend模块，向上支持API模块；
      • Backend：实现将图数据存储到后端，支持的后端包括：Memory、Cassandra、ScyllaDB、RocksDB、HBase及MySQL，用户根据实际情况选择一种即可；
    • HugeGraph-Client：HugeGraph-Client提供了RESTful API的客户端，用于连接HugeGraph-Server，目前仅实现Java版，其他语言用户可自行实现；
    • ：HugeGraph-Loader是基于HugeGraph-Client的数据导入工具，将普通文本数据转化为图形的顶点和边并插入图形数据库中；
    • HugeGraph-Spark：HugeGraph-Spark能在图上做并行计算，例如PageRank算法等；
    • ：HugeGraph-Studio是HugeGraph的Web可视化工具，可用于执行Gremlin语句及展示图；
    • HugeGraph-Tools：HugeGraph-Tools是HugeGraph的部署和管理工具，包括管理图、备份/恢复、Gremlin执行等功能。