导入 Parquet 文件数据Graph

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

如果要向 NebulaGraph 导入本地 Parquet 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：2.6.1。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 2.6.1。

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。

如果文件存储在 HDFS 上，需要确认 Hadoop 服务运行正常。

如果文件存储在本地且 NebulaGraph 是集群架构，需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。

操作步骤Graph

步骤 1：在 NebulaGraph 中创建 SchemaGraph

分析 Parquet 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

Tag player name string, age int

Tag team name string

Edge Type follow degree int

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 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：处理 Parquet 文件Graph

确认以下信息：

处理 Parquet 文件以满足 Schema 的要求。
获取 Parquet 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 Parquet 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为parquet_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 2.6.1
    }
    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 Tag player 相关信息。
    {
      # 指定 NebulaGraph 中定义的 Tag 名称。
      name: player
      type: {
        # 指定数据源，使用 Parquet。
        source: parquet

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

      # 指定 Parquet 文件的路径。
      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
      path: "hdfs://192.168.11.139000/data/vertex_player.parquet"

      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 NebulaGraph 中指定属性的数据源。
      # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
      fields: [age,name]

      # 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 Parquet 文件中的字段保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.6.1仅支持字符串或整数类型的 VID。
      vertex: {
        field:id
      }

      # 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 Tag team 相关信息。
    {
      # 指定 NebulaGraph 中定义的 Tag 名称。
      name: team
      type: {
        # 指定数据源，使用 Parquet。
        source: parquet

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

      # 指定 Parquet 文件的路径。
      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
      path: "hdfs://192.168.11.13:9000/data/vertex_team.parquet"

      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 NebulaGraph 中指定属性的数据源。
      # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
      fields: [name]

      # 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 Parquet 文件中的字段保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.6.1仅支持字符串或整数类型的 VID。
      vertex: {
        field:id
      }

      # 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 Edge type follow 相关信息。
    {
      # 指定 NebulaGraph 中定义的 Edge type 名称。
      name: follow
      type: {
        # 指定数据源，使用 Parquet。
        source: parquet

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

      # 指定 Parquet 文件的路径。
      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
      path: "hdfs://192.168.11.13:9000/data/edge_follow.parquet"

      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 NebulaGraph 中指定属性的数据源。
      # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
      fields: [degree]

      # 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 Parquet 文件中的字段保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.6.1仅支持字符串或整数类型的 VID。
      source: {
        field: src
      }
      target: {
        field: dst
      }

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

      # 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 Edge type serve 相关信息。
    {
      # 指定 NebulaGraph 中定义的 Edge type 名称。
      name: serve
      type: {
        # 指定数据源，使用 Parquet。
        source: parquet

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

      # 指定 Parquet 文件的路径。
      # 如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs://开头，例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
      # 如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file://开头，例如"file:///tmp/xx.csv"。
      path: "hdfs://192.168.11.13:9000/data/edge_serve.parquet"

      # 在 fields 里指定 Parquet 文件中 key 名称，其对应的 value 会作为 NebulaGraph 中指定属性的数据源。
      # 如果需要指定多个值，用英文逗号（,）隔开。
      fields: [start_year,end_year]

      # 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 Parquet 文件中的字段保持一致。
      # 目前，NebulaGraph 2.6.1仅支持字符串或整数类型的 VID。
      source: {
        field: src
      }
      target: {
        field: dst
      }

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

      # 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 Parquet 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-2.6.1.jar_path> -c <parquet_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-exchange/nebula-exchange/target/nebula-exchange-2.6.1.jar  -c /root/nebula-exchange/nebula-exchange/target/classes/parquet_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: November 25, 2021

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`