什么是 Nebula Spark Connector ReaderGraph

Nebula Spark Connector Reader 是 Nebula Spark Connector 的组成部分，为您提供了 Spark SQL 接口，您可以使用 Spark SQL 接口编程读取 NebulaGraph 图数据，单次读取一个标签或边类型的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。读出的 DataFrame 可以通过 Nebula Spark Connector Writer 写入 NebulaGraph 数据库或实现不同图空间之间的数据迁移。

Nebula Spark Connector Reader 实现原理Graph

Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的一个编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。Spark SQL 允许用户自定义数据源，支持对外部数据源进行扩展。通过 Spark SQL 读取到的数据格式是以命名列方式组织的分布式数据集 DataFrame，而且 Spark SQL 提供了众多 API 方便用户对 DataFrame 进行计算和转换，能对多种数据源使用 DataFrame 接口。

接口Graph

Spark 使用 org.apache.spark.sql 调用外部数据源包。以下为 Spark SQL 提供的扩展数据源相关的接口。

• 基本接口，包括：

  • BaseRelation: 表示具有已知 Schema 的元组的集合。所有继承了 BaseRelation 的子类都必须生成 StructType 格式的 Schema。换句话说，BaseRelation 定义了从数据源中读取的数据在 Spark SQL 的 DataFrame 中存储的数据格式。
  • RelationProvider: 获取参数列表，根据给定的参数返回一个新的 BaseRelation。
  • DataSourceRegister: “注册数据源”的简称，在使用数据源时不用写数据源的全限定类名，而只需要写自定义的 shortName 即可。

• Providers 接口，包括：

  • RelationProvider：从指定数据源中生成自定义的 relation。RelationProvider#createRelation 会基于给定的参数生成新的 relation。
  • SchemaRelationProvider：可以基于给定的参数和给定的 Schema 信息生成新的 relation。

• RDD 接口，包括：

  • RDD[InternalRow]: 从数据源中扫描出来后，需要构造成 RDD[Row]。

Nebula Spark Connector Reader 根据 NebulaGraph 的数据源自定义了上述部分方法，从而实现自定义 Spark 外部数据源。

实现类图Graph

在 Nebula Spark Connector Reader 中，作为 Spark SQL 的外部数据源，NebulaGraph 通过 sparkSession.read 的形式读取数据。该功能实现的类图展示如下图所示。

处理流程如下：

1. 定义数据源 NebulaRelationProvider：继承 RelationProvider 自定义 relation，继承 DataSourceRegister 注册外部数据源。

2. 定义 NebulaRelation，实现 NebulaGraph 图数据 Schema 的获取和数据转换方法。在 NebulaRelation#getSchema 方法中连接 NebulaGraph 的 Meta 服务获取配置的返回字段对应的 Schema 信息。

3. 定义 NebulaRDD 读取 NebulaGraph 图数据。其中，NebulaRDD#compute 方法定义了如何读取 NebulaGraph 图数据，主要涉及到扫描 NebulaGraph 图数据、将读到的 NebulaGraph 的行（Row）数据转换为 Spark 的 InternalRow 数据，以 InternalRow 组成 RDD 的一行，其中每一个 InternalRow 表示 NebulaGraph 中的一行数据，最终通过分区迭代的形式读取 NebulaGraph 所有数据并组装成最终的 DataFrame 结果数据。

应用示例Graph

参考 Graph。

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最后更新: April 7, 2021