导入CSV文件数据Graph

本文以一个示例说明如何使用Exchange将存储在HDFS上的CSV文件数据导入NebulaGraph。

如果您要向NebulaGraph导入本地CSV文件，请参见Graph。

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

NebulaGraph：2.0.0。使用Graph。

前提条件Graph

开始导入数据之前，您需要确认以下信息：

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 2.0。

已经安装Spark。

了解NebulaGraph中创建Schema的信息，包括标签和边类型的名称、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CSV文件中的数据，按以下步骤在NebulaGraph中创建Schema：

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

要素	名称	属性
标签（Tag）	`player`	`name string, age int`
标签（Tag）	`team`	`name string`
边类型（Edge Type）	`follow`	`degree int`
边类型（Edge Type）	`serve`	`start_year int, end_year int`

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;

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

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

## 创建边类型follow
nebula> CREATE EDGE follow(degree int);

## 创建边类型serve
nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);

更多信息，请参见Graph。

步骤 2：处理CSV文件Graph

确认以下信息：

处理CSV文件以满足Schema的要求。

Note

Exchange支持上传有表头或者无表头的CSV文件。
CSV文件必须存储在HDFS中，并已获取文件存储路径。

步骤 3：修改配置文件Graph

编译Exchange后，复制target/classes/application.conf文件设置CSV数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为csv_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 2.0
    }
    driver: {
      cores: 1
      maxResultSize: 1G
    }
    executor: {
        memory:1G
    }

    cores {
      max: 16
    }
  }

  # NebulaGraph相关配置
  nebula: {
    address:{
      # 指定Graph服务和所有Meta服务的IP地址和端口。
      # 如果有多台服务器，地址之间用英文逗号（,）分隔。
      # 格式: "ip1:port","ip2:port","ip3:port"
      graph:["127.0.0.1:9669"]
      meta:["127.0.0.1:9559"]
    }

    # 指定拥有NebulaGraph写权限的用户名和密码。
    user: root
    pswd: nebula

    # 指定图空间名称。
    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: [
    # 设置标签player相关信息。
    {
      # 指定NebulaGraph中定义的标签名称。
      name: player
      type: {
        # 指定数据源，使用CSV。
        source: csv

        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink: client
      }

      # 指定CSV文件的HDFS路径。
      # 用双引号括起路径，以hdfs://开头。
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_player.csv"

      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
      fields: [_c1, _c2]

      # 指定NebulaGraph中定义的属性名称。
      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
      nebula.fields: [age, name]

      # 指定一个列作为VID的源。
      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.0.0仅支持字符串或整数类型的VID。
      # 不要使用vertex.policy映射。
      vertex: {
        field:_c0
        # policy:hash
      }

      # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
      separator: ","

      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
      header: false

      # 指定单批次写入NebulaGraph的最大点数量。
      batch: 256

      # 指定Spark分片数量。
      partition: 32
    }

    # 设置标签team相关信息。
    {
      # 指定NebulaGraph中定义的标签名称。
      name: team
      type: {
        # 指定数据源，使用CSV。
        source: csv

        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink: client
      }

      # 指定CSV文件的HDFS路径。
      # 用双引号括起路径，以hdfs://开头。
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_team.csv"

      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
      fields: [_c1]

      # 指定NebulaGraph中定义的属性名称。
      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
      nebula.fields: [name]

      # 指定一个列作为VID的源。
      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.0.0仅支持字符串或整数类型的VID。
      # 不要使用vertex.policy映射。
      vertex: {
        field:_c0
        # policy:hash
      }

      # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
      separator: ","

      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
      header: false

      # 指定单批次写入NebulaGraph的最大点数量。
      batch: 256

      # 指定Spark分片数量。
      partition: 32
    }


    # 如果需要添加更多点，请参考前面的配置进行添加。
  ]
  # 处理边
  edges: [
    # 设置边类型follow相关信息。
    {
      # 指定NebulaGraph中定义的边类型名称。
      name: follow
      type: {
        # 指定数据源，使用CSV。
        source: csv

        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink: client
      }

      # 指定CSV文件的HDFS路径。
      # 用双引号括起路径，以hdfs://开头。
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_follow.csv"

      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
      fields: [_c2]

      # 指定NebulaGraph中定义的属性名称。
      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
      nebula.fields: [degree]

      # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.0.0仅支持字符串或整数类型的VID。
      # 不要使用vertex.policy映射。
      source: {
        field: _c0
      }
      target: {
        field: _c1
      }

      # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
      separator: ","

      # 指定一个列作为rank的源(可选)。

      #ranking: rank

      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
      header: false

      # 指定单批次写入NebulaGraph的最大边数量。
      batch: 256

      # 指定Spark分片数量。
      partition: 32
    }

    # 设置边类型serve相关信息。
    {
      # 指定NebulaGraph中定义的边类型名称。
      name: serve
      type: {
        # 指定数据源，使用CSV。
        source: csv

        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink: client
      }

      # 指定CSV文件的HDFS路径。
      # 用双引号括起路径，以hdfs://开头。
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_serve.csv"

      # 如果CSV文件没有表头，使用[_c0, _c1, _c2, ..., _cn]表示其表头，并将列指示为属性值的源。
      # 如果CSV文件有表头，则使用实际的列名。
      fields: [_c2,_c3]

      # 指定NebulaGraph中定义的属性名称。
      # fields与nebula.fields的顺序必须一一对应。
      nebula.fields: [start_year, end_year]

      # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
      # vertex的值必须与上述fields或者csv.fields中的列名保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.0.0仅支持字符串或整数类型的VID。
      # 不要使用vertex.policy映射。
      source: {
        field: _c0
      }
      target: {
        field: _c1
      }

      # 指定的分隔符。默认值为英文逗号（,）。
      separator: ","

      # 指定一个列作为rank的源(可选)。
      #ranking: _c5

      # 如果CSV文件有表头，请将header设置为true。
      # 如果CSV文件没有表头，请将header设置为false。默认值为false。
      header: false

      # 指定单批次写入NebulaGraph的最大边数量。
      batch: 256

      # 指定Spark分片数量。
      partition: 32
    }

  ]
  # 如果需要添加更多边，请参考前面的配置进行添加。
}

步骤 4：向NebulaGraph导入数据Graph

运行如下命令将CSV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-2.0.0.jar_path> -c <csv_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-2.0.0.jar  -c /root/nebula-spark-utils/nebula-exchange/target/classes/csv_application.conf

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

步骤 5：（可选）验证数据Graph

您可以在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;

您也可以使用命令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，您可以在NebulaGraph中重新创建并重建索引。详情请参见Graph。

最后更新: May 13, 2021