自定义 sink (NebulaSink)Graph

Nebula Flink Connector 支持以 DataStream.addSink 的方式将 Flink 数据流写入 NebulaGraph 数据库。

说明：Nebula Flink Connector 使用 Flink 1.11-SNAPSHOT 开发，这个版本已经不再支持使用 writeUsingOutputFormat 方式定义输出端的接口，源码如下。所以，在使用自定义 NebulaSink 时，请您务必使用 DataStream.addSink 方式。
  /** @deprecated */
  @Deprecated
  @PublicEvolving
  public DataStreamSink<T> writeUsingOutputFormat(OutputFormat<T> format) {
       return this.addSink(new OutputFormatSinkFunction(format));
       }

Nebula Flink Connector 中实现了自定义的 NebulaSinkFunction，开发者通过调用 dataSource.addSink 方法并将 NebulaSinkFunction 对象作为参数传入即可实现将 Flink 数据流写入 NebulaGraph 数据库中。

NebulaSink 的实现类图如下所示。

Nebula Flink Connector 的 sink 实现类图

最重要的两个类是 NebulaSinkFunction NebulaBatchOutputFormat。

`NebulaSinkFunction`Graph

NebulaSinkFunction 继承自 AbstractRichFunction 并实现了以下方法：

open：调用 NebulaBatchOutputFormat 的 open 方法以准备资源。
close：调用 NebulaBatchOutputFormat 的 close 方法以释放资源。
invoke：是 NebulaSink 中的核心方法，调用 NebulaBatchOutputFormat 中的 write 方法写入数据。
flush：调用 NebulaBatchOutputFormat 的 flush 方法提交数据。

`NebulaBatchOutputFormat`Graph

NebulaBatchOutputFormat 继承自 AbstractNebulaOutPutFormat，而后者继承自 RichOutputFormat，主要实现了以下方法：

open：准备 NebulaGraph 数据库的 Graph 服务的连接，并初始化数据写入执行器 nebulaBatchExecutor。
close：提交最后批次的数据，等待最后提交的回调结果并关闭服务连接等资源。
writeRecord：核心方法，将数据写入 bufferedRow 中，并在达到配置的批量写入上限时提交写入。NebulaSink 的写入操作是异步的，所以需要执行回调来获取执行结果。
flush：当 bufferedRow 存在数据时，将数据提交到 NebulaGraph 中。

在 AbstractNebulaOutputFormat 中调用了 NebulaBatchExecutor，用于数据的批量管理和批量提交，并通过定义回调函数接收批量提交的结果，代码如下：

    /**
     * write one record to buffer
     */
    @Override
    public final synchronized void writeRecord(T row) throws IOException {
        nebulaBatchExecutor.addToBatch(row);

        if (numPendingRow.incrementAndGet() >= executionOptions.getBatch()) {
            commit();
        }
    }

    /**
     * put record into buffer
     *
     * @param record represent vertex or edge
     */
    void addToBatch(T record) {
        boolean isVertex = executionOptions.getDataType().isVertex();

        NebulaOutputFormatConverter converter;
        if (isVertex) {
            converter = new NebulaRowVertexOutputFormatConverter((VertexExecutionOptions) executionOptions);
        } else {
            converter = new NebulaRowEdgeOutputFormatConverter((EdgeExecutionOptions) executionOptions);
        }
        String value = converter.createValue(record, executionOptions.getPolicy());
        if (value == null) {
            return;
        }
        nebulaBufferedRow.putRow(value);
    }

    /**
     * commit batch insert statements
     */
    private synchronized void commit() throws IOException {
        graphClient.switchSpace(executionOptions.getGraphSpace());
        future = nebulaBatchExecutor.executeBatch(graphClient);
        // clear waiting rows
        numPendingRow.compareAndSet(executionOptions.getBatch(),0);
    }

    /**
     * execute the insert statement
     *
     * @param client Asynchronous graph client
     */
    ListenableFuture executeBatch(AsyncGraphClientImpl client) {
        String propNames = String.join(NebulaConstant.COMMA, executionOptions.getFields());
        String values = String.join(NebulaConstant.COMMA, nebulaBufferedRow.getRows());
        // construct insert statement
        String exec = String.format(NebulaConstant.BATCH_INSERT_TEMPLATE, executionOptions.getDataType(), executionOptions.getLabel(), propNames, values);
        // execute insert statement
        ListenableFuture<Optional<Integer>> execResult = client.execute(exec);
        // define callback function
        Futures.addCallback(execResult, new FutureCallback<Optional<Integer>>() {
            @Override
            public void onSuccess(Optional<Integer> integerOptional) {
                if (integerOptional.isPresent()) {
                    if (integerOptional.get() == ErrorCode.SUCCEEDED) {
                        LOG.info("batch insert Succeed");
                    } else {
                        LOG.error(String.format("batch insert Error: %d",
                                integerOptional.get()));
                    }
                } else {
                    LOG.error("batch insert Error");
                }
            }

            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) {
                LOG.error("batch insert Error");
            }
        });
        nebulaBufferedRow.clean();
        return execResult;
    }

由于 NebulaSink 的写入是批量、异步的，所以在最后业务结束关闭（close）资源之前需要将缓存中的批量数据提交且等待写入操作的完成，以防在写入提交之前提前关闭 NebulaGraph 的客户端，代码如下：

    /**
     * commit the batch write operator before release connection
     */
    @Override
    public  final synchronized void close() throws IOException {
        if(numPendingRow.get() > 0){
            commit();
        }
        while(!future.isDone()){
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                LOG.error("sleep interrupted, ", e);
            }
        }

        super.close();
    }

应用实践Graph

Flink 将处理完成的数据 sink 到 NebulaGraph 数据库时，需要将 Flink 数据流进行 map 转换成 NebulaSink 可接收的数据格式。自定义 NebulaSink 的使用方式是通过 addSink 的形式，

您可以按以下步骤使用 Nebula Flink Connector 的 NebulaSink 向 NebulaGraph 写入数据：

将 Flink 数据转换成 NebulaSink 可以接受的数据格式。
将 NebulaSinkFunction 作为参数传给 addSink 方法来实现 Flink 数据流的写入。

在构造的 NebulaSinkFunction 中分别对客户端参数和执行参数作了如下配置：

NebulaClientOptions 需要配置：
- NebulaGraph 图数据库 Graph 服务的 IP 地址及端口号。如果有多个地址，使用英文逗号分隔。
- NebulaGraph 图数据库的账号及其密码。
VertexExecutionOptions 需要配置：
- 需要写入点数据的 NebulaGraph 图数据库中的图空间名称。
- 需要写入的标签（点类型）名称。
- 需要写入的标签属性。
- 需要写入的点 VID 所在 Flink 数据流 Row 中的索引。
- 单次写入 NebulaGraph 的数据量限值，默认为 2000。
EdgeExecutionOptions 需要配置：
- 需要写入边数据的 NebulaGraph 图数据库中的图空间名称。
- 需要写入的边类型。
- 需要写入的边类型属性。
- 需要写入的边起点 VID（src_Id）所在 Flink 数据流 Row 中的索引。
- 需要写入的边终点 VID（dst_Id）所在 Flink 数据流 Row 中的索引。
- 需要写入的边 rank 所在 Flink 数据流 Row 中的索引。如果不配置，则写入边数据时不带 rank 信息。
- 单次写入的数据量限值，默认值为 2000。

假设需要写入点数据的 NebulaGraph 图数据库信息如下：

Graph 服务为本地单副本部署，使用默认端口
图空间名称：flinkSink
标签：player
标签属性：name 和 age

以下为自定义 NebulaSink 的代码示例。

// 构造 NebulaGraph 的 Graph 服务客户端连接需要的参数
NebulaClientOptions nebulaClientOptions = new NebulaClientOptions
                .NebulaClientOptionsBuilder()
                .setAddress("127.0.0.1:3699")
                .build();
NebulaConnectionProvider graphConnectionProvider = new NebulaGraphConnectionProvider(nebulaClientOptions);


// 构造 NebulaGraph 写入点数据的操作参数
List<String> cols = Arrays.asList("name", "age")
ExecutionOptions sinkExecutionOptions = new VertexExecutionOptions.ExecutionOptionBuilder()
                .setGraphSpace("flinkSink")
                .setTag(tag)
                .setFields(cols)
                .setIdIndex(0)
                .setBatch(2)
                .builder();

// 将点数据写入 NebulaGraph
dataSource.addSink(nebulaSinkFunction);

NebulaSink 示例程序Graph

您可以参考 GitHub 上的示例程序 Graph 编写您自己的 Flink 应用程序。

以 testSourceSink 为例：该程序以 NebulaGraph 的图空间 flinkSource 作为 source，通过 Flink 读取进行 map 类型转换后的数据，再写入 NebulaGraph 另一个图空间 flinkSink，即 NebulaGraph 一个图空间 flinkSource 的数据流入另一个图空间 flinkSink 中。

最后更新: 2021年4月7日

自定义 sink (NebulaSink)Graph

NebulaSinkFunctionGraph

NebulaBatchOutputFormatGraph

应用实践Graph

NebulaSink 示例程序Graph

`NebulaSinkFunction`Graph

`NebulaBatchOutputFormat`Graph