导入Kafka数据Graph

{
  # Spark相关配置
  spark: {
    app: {
      name: Nebula Exchange 2.0
    }
    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: [
    # 设置标签player相关信息。
    {
      # NebulaGraph中对应的标签名称。
      name: player
      type: {
        # 指定数据源文件格式，设置为Kafka。
        source: kafka
        # 指定如何将点数据导入NebulaGraph：Client或SST。
        sink: client
      }
      # Kafka服务器地址。
      service: "127.0.0.1:9092"
      # 消息类别。
      topic: "topic_name"

      # 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: [age,name]
      nebula.fields: [age,name]

      # 指定表中某一列数据为NebulaGraph中点VID的来源。
      vertex:{
          field:playerid
      }


      # 单次写入 NebulaGraph 的最大点数据量。
      batch: 10

      # Spark 分区数量
      partition: 10
      # 读取消息的间隔。单位：秒。
      interval.seconds: 10
    }
    # 设置标签team相关信息。
    {
      name: team
      type: {
        source: kafka
        sink: client
      }
      service: "127.0.0.1:9092"
      topic: "topic_name"
      fields: [name]
      nebula.fields: [name]
      vertex:{
          field:teamid
      }
      batch: 10
      partition: 10
      interval.seconds: 10
    }

  ]

  # 处理边数据
  edges: [
    # 设置边类型follow相关信息
    {
      # NebulaGraph中对应的边类型名称。
      name: follow

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

        # 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
      }

      # Kafka服务器地址。
      service: "127.0.0.1:9092"
      # 消息类别。
      topic: "topic_name"

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


      target:{
          field:dst_player
      }


      # 单次写入 NebulaGraph 的最大点数据量。
      batch: 10

      # Spark 分区数量
      partition: 10

      # 读取消息的间隔。单位：秒。
      interval.seconds: 10
    }

    # 设置边类型serve相关信息
    {
      name: serve
      type: {
        source: kafka
        sink: client
      }
      service: "127.0.0.1:9092"
      topic: "topic_name"

      fields: [start_year,end_year]
      nebula.fields: [start_year,end_year]
      source:{
          field:playerid
      }

      target:{
          field:teamid
      }

      batch: 10
      partition: 10
      interval.seconds: 10
    }
  ]
}

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-2.0.0.jar_path> -c <kafka_application.conf_path>

${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/kafka_application.conf

GO FROM "player100" OVER follow;