导入 MySQL/PostgreSQL 数据¶

本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 MySQL 上的数据导入 NebulaGraph，也适用于从 PostgreSQL 导出数据到 NebulaGraph。

数据集¶

在本示例中，该数据集已经存入 MySQL 中名为basketball的数据库中，以player、team、follow和serve四个表存储了所有点和边的信息。以下为各个表的结构。

mysql> desc player;
+----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field    | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+----------+-------------+------+-----+---------+-------+
| playerid | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
| age      | int         | YES  |     | NULL    |       |
| name     | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
+----------+-------------+------+-----+---------+-------+

mysql> desc team;
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field  | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+
| teamid | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
| name   | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
+--------+-------------+------+-----+---------+-------+

mysql> desc follow;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field      | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| src_player | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
| dst_player | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
| degree     | int         | YES  |     | NULL    |       |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+

mysql> desc serve;
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field      | Type        | Null | Key | Default | Extra |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+
| playerid   | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
| teamid     | varchar(30) | YES  |     | NULL    |       |
| start_year | int         | YES  |     | NULL    |       |
| end_year   | int         | YES  |     | NULL    |       |
+------------+-------------+------+-----+---------+-------+

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：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

MySQL： 8.0.23

NebulaGraph：3.4.0。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 3.4.0。

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。

已经安装并开启 Hadoop 服务。

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 player name string, age int

Tag team name string

Edge Type follow degree int

Edge Type serve start_year int, end_year int

在 NebulaGraph 中创建一个图空间 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：修改配置文件¶

编译 Exchange 后，复制target/classes/application.conf文件设置 MySQL 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为mysql_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: NebulaGraph Exchange 3.4.0
    }
    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"]
      #任意一个 Meta 服务的地址。
      #如果您的 NebulaGraph 在虚拟网络中，如k8s，请配置 Leader Meta的地址。
      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 Tag player 相关信息。
    {
      # NebulaGraph 中对应的 Tag 名称。
      name: player
      type: {
        # 指定数据源文件格式，设置为 MySQL。
        source: mysql
        # 指定如何将点数据导入 NebulaGraph：Client 或 SST。
        sink: client
      }

      host:192.168.*.*
      port:3306
      database:"basketball"
      table:"player"
      user:"test"
      password:"123456"
      sentence:"select playerid, age, name from player order by playerid"

      # 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
      }

      # 单批次写入 NebulaGraph 的数据条数。
      batch: 256

      # Spark 分区数量
      partition: 32
    }
    # 设置 Tag team 相关信息。
    {
      name: team
      type: {
        source: mysql
        sink: client
      }

      host:192.168.*.*
      port:3306
      database:"basketball"
      table:"team"
      user:"test"
      password:"123456"
      sentence:"select teamid, name from team order by teamid"

      fields: [name]
      nebula.fields: [name]
      vertex: {
        field: teamid
      }
      batch: 256
      partition: 32
    }

  ]

  # 处理边数据
  edges: [
    # 设置 Edge type follow 相关信息
    {
      # NebulaGraph 中对应的 Edge type 名称。
      name: follow

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

        # 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
      }

      host:192.168.*.*
      port:3306
      database:"basketball"
      table:"follow"
      user:"test"
      password:"123456"
      sentence:"select src_player,dst_player,degree from follow order by src_player"

      # 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
      }

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

      # 单批次写入 NebulaGraph 的数据条数。
      batch: 256

      # Spark 分区数量
      partition: 32
    }

    # 设置 Edge type serve 相关信息
    {
      name: serve
      type: {
        source: mysql
        sink: client
      }

      host:192.168.*.*
      port:3306
      database:"basketball"
      table:"serve"
      user:"test"
      password:"123456"
      sentence:"select playerid,teamid,start_year,end_year from serve order by playerid"
      fields: [start_year,end_year]
      nebula.fields: [start_year,end_year]
      source: {
        field: playerid
      }
      target: {
        field: teamid
      }

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

      batch: 256
      partition: 32
    }
  ]
}

步骤 3：向 NebulaGraph 导入数据¶

运行如下命令将 MySQL 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-3.4.0.jar_path> -c <mysql_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-3.4.0.jar  -c /root/nebula-exchange/nebula-exchange/target/classes/mysql_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 4：（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：

LOOKUP ON player YIELD id(vertex);

用户也可以使用命令 SHOW STATS 查看统计数据。

步骤 5：（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。

最后更新: July 6, 2023

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`