NebulaGraph Analytics

NebulaGraph Analytics 是一款高性能图计算框架工具，支持对 NebulaGraph 数据库中的数据执行图分析。

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如需获取 NebulaGraph Analytics 安装包，请发送邮件至 inquiry@vesoft.com。

适用场景

支持将数据源为 NebulaGraph 集群、HDFS 上的 CSV 文件或本地 CSV 文件中的数据导入 NebulaGraph Analytics，并将图计算结果输出至 NebulaGraph 集群、HDFS 上的 CSV 文件或本地 CSV 文件。

使用限制

输入和输出均为 NebulaGraph 集群时，图计算结果只能输出到数据源所在的图空间。

版本兼容性

NebulaGraph Analytics 版本和 NebulaGraph 内核的版本对应关系如下。

NebulaGraph Analytics 版本	NebulaGraph 版本
3.2.0	3.2.0、3.1.0
1.0.x	3.0.x
0.9.0	2.6.x

支持算法

NebulaGraph Analytics 支持的图计算算法如下。

算法名	说明	分类
APSP	全图最短路径	路径
SSSP	单源最短路径	路径
BFS	广度优先遍历	路径
PageRank	页面排序	节点重要度
KCore	K核	节点重要度
DegreeCentrality	度中心性	节点重要度
DegreeWithTime	基于边的时间范围统计邻居	节点重要度
BetweennessCentrality	中介中心性	节点重要度
ClosenessCentrality	紧密中心性	节点重要度
TriangleCount	三角计数	图特征
LPA	标签传播	社区发现
HANP	标签传播进阶版	社区发现
WCC	弱联通分量	社区发现
LOUVAIN	鲁汶	社区发现
Clustering Coefficient	聚集系数	聚类
Jaccard	杰卡德相似度	相似度

安装 NebulaGraph Analytics

在多个机器安装由多个 NebulaGraph Analytics 服务构成的集群时，需要安装路径相同，并设置节点间 SSH 免密登录。

sudo rpm -i nebula-analytics-3.2.0-centos.x86_64.rpm  --prefix /home/xxx/nebula-analytics

使用方法

安装完成后，用户可以设置不同算法的参数，然后执行脚本，即可获得算法的结果，并导出为指定格式。

1. 选择 NebulaGraph Analytics 集群的任一节点，进入目录scripts。

   $ cd scripts
   

2. 确认数据源和输出路径。配置方法如下：

   • 数据源为 NebulaGraph 集群

     1. 修改配置文件nebula.conf，设置 NebulaGraph 集群相关信息。

        # 连接 NebulaGraph 时的重试次数。
        --retry=3  
        # 要读取或写入的图空间名称。
        --space=baskeyballplayer  
        
        # 读取 NebulaGraph 设置
        # NebulaGraph 的 metad leader服务地址，例如为192.168.8.101。
        --meta_server_addrs=192.168.8.101:9559
        # 要读取的边的名称。
        --edges=LIKES  
        # 要读取的作为边的权重属性的名称。可以是属性名，也可以是 _rank。
        #--edge_data_fields 
        # 每次扫描读取的行数。
        --read_batch_size=10000  
        
        # 写回 NebulaGraph 设置
        # NebulaGraph 的 graphd 服务地址。
        --graph_server_addrs=192.168.8.100:9669  
        # NebulaGraph 的登录用户名。
        --user=root  
        # NebulaGraph 的登录密码。
        --password=nebula  
        # 写回 NebulaGraph 时采用的模式: insert 和 update。
        --mode=insert  
        # 写回到 NebulaGraph 的 Tag 名称。
        --tag=pagerank  
        # 写回到 NebulaGraph 的 Tag 对应的属性名称。
        --prop=pr  
        # 写回到 NebulaGraph 的 Tag 对应的属性的类型。
        --type=double 
        # 写回时，每次写入的行数。
        --write_batch_size=1000 
        # 写回失败的数据所存储的文件。
        --err_file=/home/xxx/analytics/err.txt 
        

     2. 修改需要使用的算法脚本，例如run_pagerank.sh，设置相关参数。

        # 集群所有机器所运行的进程数之和，推荐每台机器为 1 或者 NUMA 架构的 node 数。
        WNUM=3 
        # 每个进程的线程数，推荐最大设置为机器的硬件线程数。
        WCORES=4  
        # 数据源路径
        # 可以通过文件 nebula.conf 设置从 NebulaGraph 读取：
        INPUT=${INPUT:="nebula:$PROJECT/scripts/nebula.conf"}  
        # 也可以通过本地或 HDFS 上的 CSV 文件读取：
        # #INPUT=${INPUT:="$PROJECT/data/graph/v100_e2150_ua_c3.csv"}
        
        # 图计算结果输出路径
        # 可以输出至 NebulaGraph 集群，如果数据源也为 NebulaGraph，结果会输出至 nebula.conf 指定的图空间。
        OUTPUT=${OUTPUT:="nebula:$PROJECT/scripts/nebula.conf"}
        # 也可以输出至本地或 HDFS 上的 CSV 文件：
        # OUTPUT=${OUTPUT:='hdfs://192.168.8.100:9000/_test/output'}
        
        # true 为有向图，false 为无向图。
        IS_DIRECTED=${IS_DIRECTED:=true}
        # 是否进行 ID 编码
        NEED_ENCODE=${NEED_ENCODE:=true}
        # 数据源的点 ID 类型，例如：string、int32、int64。
        VTYPE=${VTYPE:=int32}
        # 编码类型。distributed 为分布式点ID编码，single 为单机点 ID 编码。
        ENCODER=${ENCODER:="distributed"}
        # PageRank 算法的参数。不同算法的参数不同。
        EPS=${EPS:=0.0001}
        DAMPING=${DAMPING:=0.85}
        # 迭代次数
        ITERATIONS=${ITERATIONS:=100}
        

   • 数据源为本地或 HDFS 上的 CSV 文件

     修改需要使用的算法脚本，例如run_pagerank.sh，设置相关参数。

     # 集群所有机器所运行的进程数之和，推荐每台机器为 1 或者 NUMA 架构的 node 数。
     WNUM=3 
     # 每个进程的线程数，推荐最大设置为机器的硬件线程数。
     WCORES=4  
     # 数据源路径
     # 可以通过文件 nebula.conf 设置从 NebulaGraph 读取：
     # INPUT=${INPUT:="nebula:$PROJECT/scripts/nebula.conf"}  
     # 也可以通过本地或 HDFS 上的 CSV 文件读取：
     INPUT=${INPUT:="$PROJECT/data/graph/v100_e2150_ua_c3.csv"}
     
     # 图计算结果输出路径
     # 可以输出至 NebulaGraph 集群，如果数据源也为 NebulaGraph，结果会输出至 nebula.conf 指定的图空间。
     # OUTPUT=${OUTPUT:="nebula:$PROJECT/scripts/nebula.conf"}
     # 也可以输出至本地或 HDFS 上的 CSV 文件：
     OUTPUT=${OUTPUT:='hdfs://192.168.8.100:9000/_test/output'}
     
     # true 为有向图，false 为无向图。
     IS_DIRECTED=${IS_DIRECTED:=true}
     # 是否进行 ID 编码
     NEED_ENCODE=${NEED_ENCODE:=true}
     # 数据源的点 ID 类型，例如：string、int32、int64。
     VTYPE=${VTYPE:=int32}
     # 编码类型。distributed 为分布式点ID编码，single 为单机点 ID 编码。
     ENCODER=${ENCODER:="distributed"}
     # PageRank 算法的参数。不同算法的参数不同。
     EPS=${EPS:=0.0001}
     DAMPING=${DAMPING:=0.85}
     # 迭代次数
     ITERATIONS=${ITERATIONS:=100}
     

3. 修改配置文件cluster，设置执行算法的 NebulaGraph Analytics 集群节点和任务分配权重。

   # NebulaGraph Analytics 集群节点 IP 地址:任务分配权重
   192.168.8.200:1
   192.168.8.201:1
   192.168.8.202:1
   

4. 执行算法脚本。例如：

   ./run_pagerank.sh
   

5. 在输出路径查看计算结果。

   • 输出至 NebulaGraph 集群，请根据nebula.conf的设置查看计算结果。
   • 输出至 HDFS 上的 CSV 文件或本地 CSV 文件，请根据图计算脚本内的OUTPUT设置查看计算结果，计算结果为.gz格式的压缩文件。

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最后更新: February 3, 2023