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导入Neo4j数据Graph

本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在Neo4j的数据导入NebulaGraph。

实现方法Graph

Exchange使用Neo4j Driver 4.0.1实现对Neo4j数据的读取。执行批量导出之前，用户需要在配置文件中写入针对标签（label）和关系类型（Relationship Type）自动执行的Cypher语句，以及Spark分区数，提高数据导出性能。

Exchange读取Neo4j数据时需要完成以下工作：

  1. Exchange中的Reader会将配置文件中exec部分的CypherRETURN语句后面的语句替换为COUNT(*)，并执行这个语句，从而获取数据总量，再根据Spark分区数量计算每个分区的起始偏移量和大小。

  2. （可选）如果用户配置了check_point_path目录，Reader会读取目录中的文件。如果处于续传状态，Reader会计算每个Spark分区应该有的偏移量和大小。

  3. 在每个Spark分区里，Exchange中的Reader会在Cypher语句后面添加不同的SKIP和LIMIT语句，调用Neo4j Driver并行执行，将数据分布到不同的Spark分区中。

  4. Reader最后将返回的数据处理成DataFrame。

至此，Exchange即完成了对Neo4j数据的导出。之后，数据被并行写入NebulaGraph数据库中。

整个过程如下图所示。

NebulaGraph® Exchange 从 Neo4j 数据库中导出数据再并行导入 NebulaGraph 数据库中

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：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2697 v3 @ 2.60GHz
    • CPU 内核数：14
    • 内存：251 GB
  • Spark：单机版，2.4.6 pre-build for Hadoop 2.7
  • Neo4j：3.5.20 Community Edition
  • 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。

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. 使用Nebula Console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：配置源数据Graph

为了提高Neo4j数据的导出速度，在Neo4j数据库中为相应属性创建索引。详细信息，参考Graph。

步骤 3：修改配置文件Graph

编译Exchange后，复制target/classes/application.conf文件设置数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为neo4j_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
    }

    executor: {
        memory:1G
    }

    cores:{
      max: 16
    }
  }


  # NebulaGraph相关配置
  nebula: {
    address:{
      graph:["127.0.0.1:9669"]
      meta:["127.0.0.1:9559"]
    }
    user: root
    pswd: nebula
    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: {
        source: neo4j
        sink: client
      }
      server: "bolt://192.168.11.13:7687"
      user: neo4j
      password:neo4j
      database:neo4j
      exec: "match (n:player) return n.id as id, n.age as age, n.name as name"
      fields: [age,name]
      nebula.fields: [age,name]
      vertex: {
        field:id
      }
      partition: 10
      batch: 1000
      check_point_path: /tmp/test
   }
  # 设置Tag team相关信息。
  {
      name: team
      type: {
        source: neo4j
        sink: client
      }
      server: "bolt://192.168.11.13:7687"
      user: neo4j
      password:neo4j
      database:neo4j
      exec: "match (n:team) return n.id as id,n.name as name"
      fields: [name]
      nebula.fields: [name]
      vertex: {
        field:id
      }
      partition: 10
      batch: 1000
      check_point_path: /tmp/test
   }
  ]

  # 处理边数据
  edges: [
    # 设置Edge type follow相关信息
    {
      name: follow
      type: {
        source: neo4j
        sink: client
      }
      server: "bolt://192.168.11.13:7687"
      user: neo4j
      password:neo4j
      database:neo4j
      exec: "match (a:player)-[r:follow]->(b:player) return a.id as src, b.id as dst, r.degree as degree  order by id(r)"
      fields: [degree]
      nebula.fields: [degree]
      source: {
        field: src
      }
      target: {
        field: dst
      }
      partition: 10
      batch: 1000
      check_point_path: /tmp/test
    }
   # 设置Edge type serve相关信息
   {
      name: serve
      type: {
        source: neo4j
        sink: client
      }
      server: "bolt://192.168.11.13:7687"
      user: neo4j
      password:neo4j
      database:neo4j
      exec: "match (a:player)-[r:serve]->(b:team) return a.id as src, b.id as dst, r.start_year as start_year, r.end_year as end_year  order by id(r)"
      fields: [start_year,end_year]
      nebula.fields: [start_year,end_year]
      source: {
        field: src
      }
      target: {
        field: dst
      }
      partition: 10
      batch: 1000
      check_point_path: /tmp/test
    }
   ]
}

exec配置说明Graph

在配置tags.exec或者edges.exec参数时，需要填写Cypher查询语句。为了保证每次查询结果排序一致，并且为了防止在导入时丢失数据，强烈建议在Cypher查询语句中加入ORDER BY子句，同时，为了提高数据导入效率，最好选取有索引的属性作为排序的属性。如果没有索引，用户也可以观察默认的排序，选择合适的属性用于排序，以提高效率。如果默认的排序找不到规律，用户可以根据点或关系的ID进行排序，并且将partition设置为一个尽量小的值，减轻Neo4j的排序压力。

说明：使用ORDER BY子句会延长数据导入的时间。

另外，Exchange需要在不同Spark分区执行不同SKIP和LIMIT的Cypher语句，所以在tags.exec和edges.exec对应的Cypher语句中不能含有SKIP和LIMIT子句。

tags.vertex或edges.vertex配置说明Graph

NebulaGraph在创建点和边时会将ID作为唯一主键，如果主键已存在则会覆盖该主键中的数据。所以，假如将某个Neo4j属性值作为NebulaGraph的ID，而这个属性值在Neo4j中是有重复的，就会导致重复ID，它们对应的数据有且只有一条会存入NebulaGraph中，其它的则会被覆盖掉。由于数据导入过程是并发地往NebulaGraph中写数据，最终保存的数据并不能保证是Neo4j中最新的数据。

check_point_path配置说明Graph

如果启用了断点续传功能，为避免数据丢失，在断点和续传之间，数据库不应该改变状态，例如不能添加数据或删除数据，同时，不能更改partition数量配置。

步骤 4：向NebulaGraph导入数据Graph

运行如下命令将文件数据导入到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 <neo4j_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/neo4j_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 5：（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 6：（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
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