导入 Kafka 数据

本文简单说明如何使用 Exchange 将存储在 Kafka 上的数据导入 NebulaGraph。

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

• NebulaGraph：3.4.3。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 Kafka 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：

1. 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

2. 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 Kafka 数据源相关的配置。在本示例中，复制的文件名为kafka_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 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_name1"

      # 在 fields 里指定 Kafka value 中的字段名称，多个字段用英文逗号（,）隔开。Spark Structured Streaming 读取 Kafka 数据后会将其以 JSON 格式存储于 value 字段中，而这里的 fields 要配置 JSON 的 key 名。示例如下：
      fields: [personName, personAge]
      # 设置与 fields 中的 key 对应的 NebulaGraph 属性名，key 的 value 将保存为相应的属性值。下方设置会将 personName 的 value 保存到 NebulaGraph 中的 name 属性，personAge 的 value 则保存到 age 属性。
      nebula.fields: [name, age]

      # 指定表中某一列数据为 NebulaGraph 中点 VID 的来源。
      # 这里的值 key 和上面的 key 重复，表示 key 既作为 VID，也作为属性 name。
      vertex:{
          field:personId
      }

      # 单批次写入 NebulaGraph 的数据条数。
      batch: 10

      # Spark 分区数量
      partition: 10
      # 读取消息的间隔。单位：秒。
      interval.seconds: 10
    }
    # 设置 Tag team 相关信息。
    {
      name: team
      type: {
        source: kafka
        sink: client
      }
      service: "127.0.0.1:9092"
      topic: "topic_name2"
      fields: [key]
      nebula.fields: [name]
      vertex:{
          field:teamId
      }
      batch: 10
      partition: 10
      interval.seconds: 10
    }

  ]

  # 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 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_name3"

      # 在 fields 里指定 Kafka value 中的字段名称，多个字段用英文逗号（,）隔开。Spark Structured Streaming 读取 Kafka 数据后会将其以 JSON 格式存储于 value 字段中，而这里的 fields 要配置 JSON 的 key 名。示例如下：
      fields: [degree]
      # 设置与 fields 中的 key 对应的 NebulaGraph 属性名，key 的 value 将保存为相应的属性值。下方设置会将 degree 的 value 保存到 NebulaGraph 中的 degree 属性。
      nebula.fields: [degree]

      # 在 source 里，将 topic 中某一列作为边的起始点数据源。
      # 在 target 里，将 topic 中某一列作为边的目的点数据源。
      source:{
          field:srcPersonId
      }

      target:{
          field:dstPersonId
      }

      # 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: 10

      # Spark 分区数量
      partition: 10

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

    # 设置 Edge type serve 相关信息
    {
      name: serve
      type: {
        source: kafka
        sink: client
      }
      service: "127.0.0.1:9092"
      topic: "topic_name4"

      fields: [startYear,endYear]
      nebula.fields: [start_year,end_year]
      source:{
          field:personId
      }

      target:{
          field:teamId
      }

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

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

步骤 3：向 NebulaGraph 导入数据

运行如下命令将 Kafka 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 <kafka_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/kafka_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。

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最后更新: September 4, 2023