导入 Neo4j 数据¶
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¶
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：
-
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。 -
（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。 -
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。 -
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。
数据集¶
本文以 basketballplayer 数据集为例。
环境配置¶
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：3.2.0。使用 Docker Compose 部署。
前提条件¶
开始导入数据之前，用户需要确认以下信息：
-
已经安装部署 NebulaGraph 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。详情请参见编译 Exchange。本示例中使用 Exchange 3.0.0。
- 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¶
步骤 1：在 NebulaGraph 中创建 Schema¶
分析数据，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 playername string, age intTag teamname stringEdge Type followdegree intEdge Type servestart_year int, end_year int -
使用 NebulaGraph 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，请参见快速开始。
步骤 2：配置源数据¶
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 Neo4j 用户手册。
步骤 3：修改配置文件¶
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配置说明。
{
# Spark 相关配置
spark: {
app: {
name: Nebula Exchange 3.0.0
}
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.*.*: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.*.*: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.*.*: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
}
#ranking: rank
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.*.*: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
}
#ranking: rank
partition: 10
batch: 1000
check_point_path: /tmp/test
}
]
}
exec 配置说明¶
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¶
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¶
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¶
运行如下命令将文件数据导入到 NebulaGraph 中。关于参数的说明，请参见导入命令参数。
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange-3.0.0.jar_path> -c <neo4j_application.conf_path>
Note
JAR 包有两种获取方式：自行编译或者从 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-3.0.0.jar -c /root/nebula-exchange/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¶
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 SHOW STATS 查看统计数据。
步骤 6：（如有）在 NebulaGraph 中重建索引¶
导入数据后，用户可以在 NebulaGraph 中重新创建并重建索引。详情请参见索引介绍。