跳转至

导入MaxCompute数据Graph

本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在MaxCompute上的数据导入NebulaGraph。

数据集Graph

本文以Graph为例。

环境配置Graph

本文示例在MacOS下完成，以下是相关的环境配置信息：

  • 硬件规格：
    • CPU：1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
    • 内存：16 GB
  • Spark：2.4.7，单机版
  • Hadoop：2.9.2，伪分布式部署
  • MaxCompute：阿里云官方版本
  • NebulaGraph：2.0.1。使用Graph。

前提条件Graph

开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：

  • 已经Graph并获取如下信息：

    • Graph服务和Meta服务的的IP地址和端口。
    • 拥有NebulaGraph写权限的用户名和密码。
  • 已经编译Exchange。详情请参见Graph。本示例中使用Exchange 2.1.0。
  • 已经安装Spark。
  • 了解NebulaGraph中创建Schema的信息，包括Tag和Edge type的名称、属性等。
  • 已经安装并开启Hadoop服务。

操作步骤Graph

步骤 1：在NebulaGraph中创建SchemaGraph

分析数据，按以下步骤在NebulaGraph中创建Schema：

  1. 确认Schema要素。NebulaGraph中的Schema要素如下表所示。

    要素 名称 属性
    Tag player name string, age int
    Tag team name string
    Edge Type follow degree int
    Edge Type serve start_year int, end_year int

  2. 在NebulaGraph中创建一个图空间basketballplayer，并创建一个Schema，如下所示。

    ## 创建图空间
nebula> CREATE SPACE basketballplayer \
        (partition_num = 10, \
        replica_factor = 1, \
        vid_type = FIXED_STRING(30));

## 选择图空间basketballplayer
nebula> USE basketballplayer;

## 创建Tag player
nebula> CREATE TAG player(name string, age int);

## 创建Tag team
nebula> CREATE TAG team(name string);

## 创建Edge type follow
nebula> CREATE EDGE follow(degree int);

## 创建Edge type serve
nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);

更多信息，请参见Graph。

步骤 2：修改配置文件Graph

编译Exchange后，复制target/classes/application.conf文件设置MaxCompute数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为maxcompute_application.conf。各个配置项的详细说明请参见Graph。

{
  # Spark相关配置
  spark: {
    app: {
      name: Nebula Exchange 2.1.0
    }
    driver: {
      cores: 1
      maxResultSize: 1G
    }
    cores {
      max: 16
    }
  }

# NebulaGraph相关配置
  nebula: {
    address:{
      # 以下为NebulaGraph的Graph服务和Meta服务所在机器的IP地址及端口。
      # 如果有多个地址，格式为 "ip1:port","ip2:port","ip3:port"。
      # 不同地址之间以英文逗号 (,) 隔开。
      graph:["127.0.0.1:9669"]
      meta:["127.0.0.1:9559"]
    }
    # 填写的账号必须拥有NebulaGraph相应图空间的写数据权限。
    user: root
    pswd: nebula
    # 填写NebulaGraph中需要写入数据的图空间名称。
    space: basketballplayer
    connection {
      timeout: 3000
      retry: 3
    }
    execution {
      retry: 3
    }
    error: {
      max: 32
      output: /tmp/errors
    }
    rate: {
      limit: 1024
      timeout: 1000
    }
  }
  # 处理点
  tags: [
    # 设置Tag player相关信息
    {
      name: player
      type: {
        # 指定数据源文件格式，设置为MaxCompute。
        source: maxcompute
        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink: client
      }

      # MaxCompute的表名
      table:player

      # MaxCompute的项目名
      project:project

      # MaxCompute服务的odpsUrl和tunnelUrl，
      # 地址可在 https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html 查看。
      odpsUrl:"http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"
      tunnelUrl:"http://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com"

      # MaxCompute服务的accessKeyId和accessKeySecret。
      accessKeyId:xxx
      accessKeySecret:xxx

      # MaxCompute表的分区描述，该配置可选。
      partitionSpec:"dt='partition1'"

      # 请确保SQL语句中的表名和上方table的值相同，该配置可选。 
      sentence:"select id, name, age, playerid from player where id < 10"

      # 在fields里指定player表中的列名称，其对应的value会作为NebulaGraph中指定属性。
      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
      # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
      fields:[name, age]
      nebula.fields:[name, age]

      # 指定表中某一列数据为NebulaGraph中点VID的来源。
      # vertex.field的值必须与上述fields中的列名保持一致。
      vertex:{
        field: playerid
      }

      # 单次写入 NebulaGraph 的最大数据条数。
      batch: 256

      # Spark 分区数量
      partition: 32
    }

    # 设置Tag team相关信息。
    {
      name: team
      type: {
        source: maxcompute
        sink: client
      }
      table:team
      project:project
      odpsUrl:"http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"
      tunnelUrl:"http://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com"
      accessKeyId:xxx
      accessKeySecret:xxx
      partitionSpec:"dt='partition1'"
      sentence:"select id, name, teamid from team where id < 10"
      fields:[name]
      nebula.fields:[name]
      vertex:{
        field: teamid
      }
      batch: 256
      partition: 32
    }
  ]

  # 处理边数据
  edges: [
    # 设置Edge type follow相关信息
    {
      # NebulaGraph中对应的Edge type名称。
      name: follow

      type:{
        # 指定数据源文件格式，设置为MaxCompute。
        source:maxcompute

        # 指定边数据导入NebulaGraph的方式，
        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink:client
      }

      # MaxCompute的表名
      table:follow

      # MaxCompute的项目名
      project:project

      # MaxCompute服务的odpsUrl和tunnelUrl，
      # 地址可在 https://help.aliyun.com/document_detail/34951.html 查看。
      odpsUrl:"http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"
      tunnelUrl:"http://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com"

      # MaxCompute服务的accessKeyId和accessKeySecret。
      accessKeyId:xxx
      accessKeySecret:xxx

      # MaxCompute表的分区描述，该配置可选。
      partitionSpec:"dt='partition1'"

      # 请确保SQL语句中的表名和上方table的值相同，该配置可选。 
      sentence:"select * from follow"

      # 在fields里指定follow表中的列名称，其对应的value会作为NebulaGraph中指定属性。
      # fields和nebula.fields里的配置必须一一对应。
      # 如果需要指定多个列名称，用英文逗号（,）隔开。
      fields:[degree]
      nebula.fields:[degree]

      # 在source里，将follow表中某一列作为边的起始点数据源。
      source:{
        field: src_player
      }

      # 在target里，将follow表中某一列作为边的目的点数据源。
      target:{
        field: dst_player
      }

      # Spark 分区数量
      partition:10

      # 单次写入 NebulaGraph 的最大数据条数。
      batch:10
    }

    # 设置Edge type serve相关信息
    {
      name: serve
      type:{
        source:maxcompute
        sink:client
      }
      table:serve
      project:project
      odpsUrl:"http://service.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com/api"
      tunnelUrl:"http://dt.cn-hangzhou.maxcompute.aliyun.com"
      accessKeyId:xxx
      accessKeySecret:xxx
      partitionSpec:"dt='partition1'"
      sentence:"select * from serve"
      fields:[start_year,end_year]
      nebula.fields:[start_year,end_year]
      source:{
        field: playerid
      }
      target:{
        field: teamid
      }
      partition:10
      batch:10
    }
  ]
}

步骤 3：向NebulaGraph导入数据Graph

运行如下命令将MaxCompute数据导入到NebulaGraph中。关于参数的说明，请参见Graph。

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-2.1.0.jar_path> -c <maxcompute_application.conf_path>

Note

JAR包有两种获取方式：Graph或者从maven仓库下载。

示例：

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange  /root/nebula-spark-utils/nebula-exchange/target/nebula-exchange-2.1.0.jar  -c /root/nebula-spark-utils/nebula-exchange/target/classes/maxcompute_application.conf

用户可以在返回信息中搜索batchSuccess.<tag_name/edge_name>，确认成功的数量。例如batchSuccess.follow: 300。

步骤 4：（可选）验证数据Graph

用户可以在NebulaGraph客户端（例如NebulaGraph Studio）中执行查询语句，确认数据是否已导入。例如：

GO FROM "player100" OVER follow;

用户也可以使用命令Graph查看统计数据。

步骤 5：（如有）在NebulaGraph中重建索引Graph

导入数据后，用户可以在NebulaGraph中重新创建并重建索引。详情请参见Graph。

最后更新: 2021年8月3日
Back to top