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NebulaGraph Spark Connector

NebulaGraph Spark Connector 是一个 Spark 连接器，提供通过 Spark 标准形式读写 NebulaGraph 数据的能力。NebulaGraph Spark Connector 由 Reader 和 Writer 两部分组成。

  • Reader

    提供一个 Spark SQL 接口，用户可以使用该接口编程读取 NebulaGraph 图数据，单次读取一个点或 Edge type 的数据，并将读取的结果组装成 Spark 的 DataFrame。

  • Writer

    提供一个 Spark SQL 接口，用户可以使用该接口编程将 DataFrame 格式的数据逐条或批量写入 NebulaGraph 。

更多使用说明请参见 NebulaGraph Spark Connector。

版本兼容性

NebulaGraph Spark Connector、 NebulaGraph 内核版本和 Spark 版本对应关系如下。

Spark Connector 版本 NebulaGraph 版本 Spark 版本
nebula-spark-connector_3.0-3.0-SNAPSHOT.jar nightly 3.x
nebula-spark-connector_2.2-3.0-SNAPSHOT.jar nightly 2.2.x
nebula-spark-connector-3.0-SNAPSHOT.jar nightly 2.4.x
nebula-spark-connector_3.0-3.6.0.jar 3.x 3.x
nebula-spark-connector_2.2-3.6.0.jar 3.x 2.2.x
nebula-spark-connector-3.6.0.jar 3.x 2.4.x
nebula-spark-connector_2.2-3.4.0.jar 3.x 2.2.x
nebula-spark-connector-3.4.0.jar 3.x 2.4.x
nebula-spark-connector_2.2-3.3.0.jar 3.x 2.2.x
nebula-spark-connector-3.3.0.jar 3.x 2.4.x
nebula-spark-connector-3.0.0.jar 3.x 2.4.x
nebula-spark-connector-2.6.1.jar 2.6.0, 2.6.1 2.4.x
nebula-spark-connector-2.6.0.jar 2.6.0, 2.6.1 2.4.x
nebula-spark-connector-2.5.1.jar 2.5.0, 2.5.1 2.4.x
nebula-spark-connector-2.5.0.jar 2.5.0, 2.5.1 2.4.x
nebula-spark-connector-2.1.0.jar 2.0.0, 2.0.1 2.4.x
nebula-spark-connector-2.0.1.jar 2.0.0, 2.0.1 2.4.x
nebula-spark-connector-2.0.0.jar 2.0.0, 2.0.1 2.4.x

适用场景

NebulaGraph Spark Connector 适用于以下场景：

  • 在不同的 NebulaGraph 集群之间迁移数据。
  • 在同一个 NebulaGraph 集群内不同图空间之间迁移数据。
  • NebulaGraph 与其他数据源之间迁移数据。

特性

NebulaGraph Spark Connector 3.6.0版本特性如下：

  • 提供多种连接配置项，如超时时间、连接重试次数、执行重试次数等。
  • 提供多种数据配置项，如写入数据时设置对应列为点 ID、起始点 ID、目的点 ID 或属性。
  • Reader 支持无属性读取和全属性读取。
  • Reader 支持将 NebulaGraph 数据读取成 Graphx 的 VertexRDD 和 EdgeRDD，支持非 Long 型点 ID。
  • 统一了 SparkSQL 的扩展数据源，统一采用 DataSourceV2 进行 NebulaGraph 数据扩展。
  • 支持insert、update和delete三种写入模式。insert模式会插入（覆盖）数据，update模式仅会更新已存在的数据，delete模式只删除数据。
  • 支持与 NebulaGraph 之间的 SSL 加密连接。

更新说明

Release notes

获取 NebulaGraph Spark Connector

编译打包

  1. 克隆仓库nebula-spark-connector。

    $ git clone -b release-3.6 https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector.git

  2. 进入目录nebula-spark-connector。

  3. 编译打包。不同版本的 Spark 命令略有不同。

    Note

    需已安装对应版本 Spark。

    • Spark 2.4

      $ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Dgpg.skip -Dmaven.javadoc.skip=true -pl nebula-spark-connector -am -Pscala-2.11 -Pspark-2.4

    • Spark 2.2

      $ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Dgpg.skip -Dmaven.javadoc.skip=true -pl nebula-spark-connector_2.2 -am -Pscala-2.11 -Pspark-2.2

    • Spark 3.x

      $ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Dgpg.skip -Dmaven.javadoc.skip=true -pl nebula-spark-connector_3.0 -am -Pscala-2.12 -Pspark-3.0

编译完成后，在目录的文件夹target下生成类似文件nebula-spark-connector-3.6.0-SHANPSHOT.jar。

Maven 远程仓库下载

下载地址

使用方法

使用 NebulaGraph Spark Connector 读写 NebulaGraph 时，只需要编写以下代码即可实现。

# 从 NebulaGraph 读取点边数据。
spark.read.nebula().loadVerticesToDF()
spark.read.nebula().loadEdgesToDF()

# 将 dataframe 数据作为点和边写入 NebulaGraph 中。
dataframe.write.nebula().writeVertices()
dataframe.write.nebula().writeEdges()

nebula()接收两个配置参数，包括连接配置和读写配置。

从 NebulaGraph 读取数据

val config = NebulaConnectionConfig
  .builder()
  .withMetaAddress("127.0.0.1:9559")
  .withConenctionRetry(2)
  .withExecuteRetry(2)
  .withTimeout(6000)
  .build()

val nebulaReadVertexConfig: ReadNebulaConfig = ReadNebulaConfig
  .builder()
  .withSpace("test")
  .withLabel("person")
  .withNoColumn(false)
  .withReturnCols(List("birthday"))
  .withLimit(10)
  .withPartitionNum(10)
  .build()
val vertex = spark.read.nebula(config, nebulaReadVertexConfig).loadVerticesToDF()

val nebulaReadEdgeConfig: ReadNebulaConfig = ReadNebulaConfig
  .builder()
  .withSpace("test")
  .withLabel("knows")
  .withNoColumn(false)
  .withReturnCols(List("degree"))
  .withLimit(10)
  .withPartitionNum(10)
  .build()
val edge = spark.read.nebula(config, nebulaReadEdgeConfig).loadEdgesToDF()

  • NebulaConnectionConfig是连接 NebulaGraph 的配置，说明如下。

    参数 是否必须 说明
    withMetaAddress 是 所有 Meta 服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为ip1:port1,ip2:port2,...。读取数据不需要配置withGraphAddress。
    withConnectionRetry 否 NebulaGraph Java Client 连接 NebulaGraph 的重试次数。默认值为1。
    withExecuteRetry 否 NebulaGraph Java Client 执行查询语句的重试次数。默认值为1。
    withTimeout 否 NebulaGraph Java Client 请求响应的超时时间。默认值为6000，单位：毫秒（ms）。

  • ReadNebulaConfig是读取 NebulaGraph 数据的配置，说明如下。

    参数 是否必须 说明
    withSpace 是 NebulaGraph 图空间名称。
    withLabel 是 NebulaGraph 图空间内的 Tag 或 Edge type 名称。
    withNoColumn 否 是否不读取属性。默认值为false，表示读取属性。取值为true时，表示不读取属性，此时withReturnCols配置无效。
    withReturnCols 否 配置要读取的点或边的属性集。格式为List(property1,property2,...)，默认值为List()，表示读取全部属性。
    withLimit 否 配置 NebulaGraph Java Storage Client 一次从服务端读取的数据行数。默认值为 1000。
    withPartitionNum 否 配置读取 NebulaGraph 数据时 Spark 的分区数。默认值为 100。该值的配置最好不超过图空间的的分片数量（partition_num）。

向 NebulaGraph 写入数据

Note

DataFrame 中的列会自动作为属性写入 NebulaGraph 。

val config = NebulaConnectionConfig
  .builder()
  .withMetaAddress("127.0.0.1:9559")
  .withGraphAddress("127.0.0.1:9669")
  .withConenctionRetry(2)
  .build()

val nebulaWriteVertexConfig: WriteNebulaVertexConfig = WriteNebulaVertexConfig      
  .builder()
  .withSpace("test")
  .withTag("person")
  .withVidField("id")
  .withVidPolicy("hash")
  .withVidAsProp(true)
  .withUser("root")
  .withPasswd("nebula")
  .withBatch(512)
  .build()    
df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()

val nebulaWriteEdgeConfig: WriteNebulaEdgeConfig = WriteNebulaEdgeConfig      
  .builder()
  .withSpace("test")
  .withEdge("friend")
  .withSrcIdField("src")
  .withSrcPolicy(null)
  .withDstIdField("dst")
  .withDstPolicy(null)
  .withRankField("degree")
  .withSrcAsProperty(true)
  .withDstAsProperty(true)
  .withRankAsProperty(true)
  .withUser("root")
  .withPasswd("nebula")
  .withBatch(512)
  .build()
df.write.nebula(config, nebulaWriteEdgeConfig).writeEdges()

默认写入模式为insert，可以通过withWriteMode配置修改为update或delete：

val config = NebulaConnectionConfig
  .builder()
  .withMetaAddress("127.0.0.1:9559")
  .withGraphAddress("127.0.0.1:9669")
  .build()
val nebulaWriteVertexConfig = WriteNebulaVertexConfig
  .builder()
  .withSpace("test")
  .withTag("person")
  .withVidField("id")
  .withVidAsProp(true)
  .withBatch(512)
  .withWriteMode(WriteMode.UPDATE)
  .build()
df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()

  • NebulaConnectionConfig是连接 NebulaGraph 的配置，说明如下。

    参数 是否必须 说明
    withMetaAddress 是 所有 Meta 服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为ip1:port1,ip2:port2,...。
    withGraphAddress 是 Graph 服务的地址，多个地址用英文逗号（,）隔开，格式为ip1:port1,ip2:port2,...。
    withConnectionRetry 否 NebulaGraph Java Client 连接 NebulaGraph 的重试次数。默认值为1。

  • WriteNebulaVertexConfig是写入点的配置，说明如下。

    参数 是否必须 说明
    withSpace 是 NebulaGraph 图空间名称。
    withTag 是 写入点时需要关联的 Tag 名称。
    withVidField 是 DataFrame 中作为点 ID 的列。
    withVidPolicy 否 写入点 ID 时，采用的映射函数，NebulaGraph 仅支持 HASH。默认不做映射。
    withVidAsProp 否 DataFrame 中作为点 ID 的列是否也作为属性写入。默认值为false。如果配置为true，请确保 Tag 中有和VidField相同的属性名。
    withUser 否 NebulaGraph 用户名。若未开启身份验证，无需配置用户名和密码。
    withPasswd 否 NebulaGraph 用户名对应的密码。
    withBatch 是 一次写入的数据行数，默认值为512。当withWriteMode为update时，该参数的最大值为512。
    withWriteMode 否 写入模式。可选值为insert、update和delete。默认为insert。
    withDeleteEdge 否 删除点时是否删除该点关联的边。默认为false。当withWriteMode为delete时生效。

  • WriteNebulaEdgeConfig是写入边的配置，说明如下。

    参数 是否必须 说明
    withSpace 是 NebulaGraph 图空间名称。
    withEdge 是 写入边时需要关联的 Edge type 名称。
    withSrcIdField 是 DataFrame 中作为起始点的列。
    withSrcPolicy 否 写入起始点时，采用的映射函数，NebulaGraph 仅支持 HASH。默认不做映射。
    withDstIdField 是 DataFrame 中作为目的点的列。
    withDstPolicy 否 写入目的点时，采用的映射函数，NebulaGraph 仅支持 HASH。默认不做映射。
    withRankField 否 DataFrame 中作为 rank 的列。默认不写入 rank。
    withSrcAsProperty 否 DataFrame 中作为起始点的列是否也作为属性写入。默认值为false。如果配置为true，请确保 Edge type 中有和SrcIdField相同的属性名。
    withDstAsProperty 否 DataFrame 中作为目的点的列是否也作为属性写入。默认值为false。如果配置为true，请确保 Edge type 中有和DstIdField相同的属性名。
    withRankAsProperty 否 DataFrame 中作为 rank 的列是否也作为属性写入。默认值为false。如果配置为true，请确保 Edge type 中有和RankField相同的属性名。
    withUser 否 NebulaGraph 用户名。若未开启身份验证，无需配置用户名和密码。
    withPasswd 否 NebulaGraph 用户名对应的密码。
    withBatch 是 一次写入的数据行数，默认值为512。当withWriteMode为update时，该参数的最大值为512。
    withWriteMode 否 写入模式。可选值为insert、update和delete。默认为insert。

示例代码

详细的使用方式参见 示例代码。

最后更新: November 29, 2023