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。
Compatibility
导入 Kafka 数据时请使用 Exchange 3.5.0/3.3.0/3.0.0 版本。3.4.0 版本增加了对导入数据的缓存，不支持流式数据导入。
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：3.6.0。
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 3.6.0。
- 已经安装 Spark。
-
以下 JAR 包已经下载并放置在 Spark 的
SPARK_HOME/jars目录下：
- 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。
注意事项¶
- 导入 Kafka 数据时只支持 Client 模式，即参数
tags.type.sink和edges.type.sink的值为client。
- 导入 Kafka 数据时请勿使用 Exchange 3.4.0 版本，该版本增加了对导入数据的缓存，不支持流式数据导入。请使用 Exchange 3.0.0、3.3.0、3.5.0 版本。
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 -
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。
Note
导入 Kafka 数据时，一个配置文件只能处理一个 Tag 或 Edge type。如果有多个 Tag 或 Edge type，需要创建多个配置文件。
{
# Spark 相关配置
spark: {
app: {
name: NebulaGraph Exchange 3.6.0
}
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
# 指定如何将数据导入NebulaGraph。只支持 Client。
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
# udf:{
# separator:"_"
# oldColNames:[field-0,field-1,field-2]
# newColName:new-field
# }
# 为 VID 增加指定的前缀。例如 VID 为 12345，增加前缀 tag1 后为 tag1_12345。下划线无法修改。
# prefix:"tag1"
# 对 string 类型的 VID 进行哈希化操作。
# policy:hash
}
# 批量操作类型，包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE。默认为 INSERT。
#writeMode: INSERT
# 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
# 消费起点，默认值 latest。 可选 latest、earliest
startingOffsets: latest
# 流控，对每个触发区间处理的最大偏移量的速率限制，可不配置。
# maxOffsetsPerTrigger:10000
}
]
# 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，
# # 指定如何将数据导入NebulaGraph。只支持 Client。
# 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
# # udf:{
# # separator:"_"
# # oldColNames:[field-0,field-1,field-2]
# # newColName:new-field
# # }
# # 为 VID 增加指定的前缀。例如 VID 为 12345，增加前缀 tag1 后为 tag1_12345。下划线无法修改。
# # prefix:"tag1"
# # 对 string 类型的 VID 进行哈希化操作。
# # policy:hash
# }
# target:{
# field:dstPersonId
# # udf:{
# # separator:"_"
# # oldColNames:[field-0,field-1,field-2]
# # newColName:new-field
# # }
# # 为 VID 增加指定的前缀。例如 VID 为 12345，增加前缀 tag1 后为 tag1_12345。下划线无法修改。
# # prefix:"tag1"
# # 对 string 类型的 VID 进行哈希化操作。
# # policy:hash
# }
# # 指定一个列作为 rank 的源（可选）。
# #ranking: rank
# # 批量操作类型，包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE。默认为 INSERT。
# #writeMode: INSERT
# # 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
# # 消费起点，默认值 latest。 可选 latest、earliest
# startingOffsets: latest
# # 流控，对每个触发区间处理的最大偏移量的速率限制，可不配置。
# # maxOffsetsPerTrigger:10000
# }
#]
}
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-3.6.0.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-3.6.0.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。
最后更新:
October 17, 2023