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欢迎使用 Nebula Spark Connector

English

介绍

Nebula Spark Connector 2.0/3.0 仅支持 Nebula Graph 2.x/3.x。如果您正在使用 Nebula Graph v1.x，请使用 Nebula Spark Connector v1.0。

Nebula Spark Connector 支持 Spark 2.2， 2.4 和 3.x.

如何编译

  1. 编译打包 Nebula Spark Connector。

     ```bash
 $ git clone https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector.git
 $ cd nebula-spark-connector
 $ mvn clean package -Dmaven.test.skip=true -Dgpg.skip -Dmaven.javadoc.skip=true -pl nebula-spark-connector -am -Pscala-2.11 -Pspark-2.4
 ```
若想在spark2.2环境中使用connector，请使用如下命令编译：
```
$ cd nebula-spark-connector
$ 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
```
若想在spark3.0环境中使用connector，请使用如下命令编译：
```
$ cd nebula-spark-connector
$ 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
```

    编译打包完成后，可以在 nebula-spark-connector/nebula-spark-connector/target/ 目录下看到 nebula-spark-connector-3.0-SNAPSHOT.jar 文件。

特性

  • 提供了更多连接配置项，如超时时间、连接重试次数、执行重试次数
  • 提供了更多数据配置项，如写入数据时是否将 vertexId 同时作为属性写入、是否将 srcId、dstId、rank 等同时作为属性写入
  • Spark Reader 支持无属性读取，支持全属性读取
  • Spark Reader 支持将 Nebula Graph 数据读取成 Graphx 的 VertexRD 和 EdgeRDD，支持非 Long 型 vertexId
  • Nebula Spark Connector 2.0 统一了 SparkSQL 的扩展数据源，统一采用 DataSourceV2 进行 Nebula Graph 数据扩展
  • Nebula Spark Connector 2.1.0 增加了 UPDATE 写入模式，相关说明参考Update Vertex
  • Nebula Spark Connector 2.5.0 增加了 DELETE 写入模式，相关说明参考Delete Vertex
  • 支持Spark 3.x 的 Nebula Spark Connector 不支持通过 NGQL 的查询方式从 NebulaGraph 中获取边数据。

使用说明

如果你使用Maven管理项目，请在pom.xml文件中增加下列某一项依赖:

<!-- connector for spark 2.4 -->
<dependency>
   <groupId>com.vesoft</groupId>
   <artifactId>nebula-spark-connector</artifactId>
   <version>3.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

<!-- connector for spark 2.2 -->
<dependency>
   <groupId>com.vesoft</groupId>
   <artifactId>nebula-spark-connector_2.2</artifactId>
   <version>3.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

<!-- connector for spark 3.0 -->
<dependency>
   <groupId>com.vesoft</groupId>
   <artifactId>nebula-spark-connector_3.0</artifactId>
   <version>3.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
   <groupId>org.scala-lang.modules</groupId>
   <artifactId>scala-collection-compat_2.12</artifactId>
   <version>2.1.1</version>
</dependency>

将 DataFrame 作为点 INSERT 写入 Nebula Graph :

  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(1000)
    .build()
  df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()

将 DataFrame 作为点 UPDATE 写入 Nebula Graph :

  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(1000)
    .withWriteMode(WriteMode.UPDATE)
    .build()
  df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()

将 DataFrame 作为点 DELETE 写入 Nebula Graph :

  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")
    .withBatch(1000)
    .withWriteMode(WriteMode.DELETE)
    .build()
  df.write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()

读取 Nebula Graph 的点数据:

  val config = NebulaConnectionConfig
    .builder()
    .withMetaAddress("127.0.0.1:9559")
    .withConnectionRetry(2)
    .build()
  val nebulaReadVertexConfig = ReadNebulaConfig
    .builder()
    .withSpace("exchange")
    .withLabel("person")
    .withNoColumn(false)
    .withReturnCols(List("birthday"))
    .withLimit(10)
    .withPartitionNum(10)
    .build()
  val vertex = spark.read.nebula(config, nebulaReadVertexConfig).loadVerticesToDF()

读取 Nebula Graph 的点边数据构造 Graphx 的图：

  val config = NebulaConnectionConfig
    .builder()
    .withMetaAddress("127.0.0.1:9559")
    .withConnectionRetry(2)
    .build()
  val nebulaReadVertexConfig = ReadNebulaConfig
    .builder()
    .withSpace("exchange")
    .withLabel("person")
    .withNoColumn(false)
    .withReturnCols(List("birthday"))
    .withLimit(10)
    .withPartitionNum(10)
    .build()

  val nebulaReadEdgeConfig = ReadNebulaConfig
    .builder()
    .withSpace("exchange")
    .withLabel("knows1")
    .withNoColumn(false)
    .withReturnCols(List("timep"))
    .withLimit(10)
    .withPartitionNum(10)
    .build()

  val vertex = spark.read.nebula(config, nebulaReadVertexConfig).loadVerticesToGraphx()
  val edgeRDD = spark.read.nebula(config, nebulaReadEdgeConfig).loadEdgesToGraphx()
  val graph = Graph(vertexRDD, edgeRDD)

得到 Graphx 的 Graph 之后，可以根据 Nebula-Algorithm 的示例在 Graphx 框架中进行算法开发。

更多使用示例请参考 Example 。

PySpark 中使用 Nebula Spark Connector

PySpark 中读取 NebulaGraph 中数据

从 metaAddress 为 "metad0:9559" 的 Nebula Graph 中读取整个 tag 下的数据为一个 dataframe：

df = spark.read.format(
    "com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource").option(
    "type", "vertex").option(
    "spaceName", "basketballplayer").option(
    "label", "player").option(
    "returnCols", "name,age").option(
    "metaAddress", "metad0:9559").option(
    "partitionNumber", 1).load()

然后可以像这样 show 这个 dataframe：

>> > df.show(n=2)
+---------+--------------+---+
| _vertexId | name | age |
+---------+--------------+---+
| player105 | Danny
Green | 31 |
| player109 | Tiago
Splitter | 34 |
+---------+--------------+---+
only
showing
top
2
rows

PySpark 中写 NebulaGraph 中数据

再试一试写入数据的例子，默认不指定的情况下 writeMode 是 insert：

写入点

df.write.format("com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource").option(
    "type", "vertex").option(
    "spaceName", "basketballplayer").option(
    "label", "player").option(
    "vidPolicy", "").option(
    "vertexField", "_vertexId").option(
    "batch", 1).option(
    "metaAddress", "metad0:9559").option(
    "graphAddress", "graphd1:9669").option(
    "passwd", "nebula").option(
    "user", "root").save()

删除点

如果想指定 delete 或者 update 的非默认写入模式，增加 writeMode 的配置，比如 delete 的例子：

df.write.format("com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource").option(
    "type", "vertex").option(
    "spaceName", "basketballplayer").option(
    "label", "player").option(
    "vidPolicy", "").option(
    "vertexField", "_vertexId").option(
    "batch", 1).option(
    "metaAddress", "metad0:9559").option(
    "graphAddress", "graphd1:9669").option(
    "passwd", "nebula").option(
    "writeMode", "delete").option(
    "user", "root").save()

写入边

df.write.format("com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource")
    .mode("overwrite")
    .option("srcPolicy", "")
    .option("dstPolicy", "")
    .option("metaAddress", "metad0:9559")
    .option("graphAddress", "graphd:9669")
    .option("user", "root")
    .option("passwd", "nebula")
    .option("type", "edge")
    .option("spaceName", "basketballplayer")
    .option("label", "server")
    .option("srcVertexField", "srcid")
    .option("dstVertexField", "dstid")
    .option("rankField", "")
    .option("batch", 100)
    .option("writeMode", "insert").save()  # delete to delete edge, update to update edge

删除边

df.write.format("com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource")
    .mode("overwrite")
    .option("srcPolicy", "")
    .option("dstPolicy", "")
    .option("metaAddress", "metad0:9559")
    .option("graphAddress", "graphd:9669")
    .option("user", "root")
    .option("passwd", "nebula")
    .option("type", "edge")
    .option("spaceName", "basketballplayer")
    .option("label", "server")
    .option("srcVertexField", "srcid")
    .option("dstVertexField", "dstid")
    .option("randkField", "")
    .option("batch", 100)
    .option("writeMode", "delete").save()  # delete to delete edge, update to update edge

关于 PySpark 读写的 option

对于其他的 option，比如删除点的时候的 withDeleteEdge 可以参考 nebula/connector/NebulaOptions.scala 的字符串配置定义，我们可以看到它的字符串定义字段是 deleteEdge ：

/** write config */
val RATE_LIMIT: String = "rateLimit"
val VID_POLICY: String = "vidPolicy"
val SRC_POLICY: String = "srcPolicy"
val DST_POLICY: String = "dstPolicy"
val VERTEX_FIELD = "vertexField"
val SRC_VERTEX_FIELD = "srcVertexField"
val DST_VERTEX_FIELD = "dstVertexField"
val RANK_FIELD = "randkField"
val BATCH: String = "batch"
val VID_AS_PROP: String = "vidAsProp"
val SRC_AS_PROP: String = "srcAsProp"
val DST_AS_PROP: String = "dstAsProp"
val RANK_AS_PROP: String = "rankAsProp"
val WRITE_MODE: String = "writeMode"
val DELETE_EDGE: String = "deleteEdge"

如何在 PySpark 中调用 Nebula Spark Connector

最后，这里给出用 PySpark Shell 和在 Python 代码里调用 Spark Connector 的例子：

  • Call with PySpark shell:
/spark/bin/pyspark --driver-class-path nebula-spark-connector-3.0.0.jar --jars nebula-spark-connector-3.0.0.jar
  • In Python code:
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.config(
    "spark.jars","/path_to/nebula-spark-connector-3.0.0.jar").config(
    "spark.driver.extraClassPath","/path_to/nebula-spark-connector-3.0.0.jar").appName(
    "nebula-connector").getOrCreate()

# read vertex
df = spark.read.format(
  "com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource").option(
    "type", "vertex").option(
    "spaceName", "basketballplayer").option(
    "label", "player").option(
    "returnCols", "name,age").option(
    "metaAddress", "metad0:9559").option(
    "partitionNumber", 1).load()

版本匹配

Nebula Spark Connector 和 Nebula 、Spark 的版本对应关系如下:

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

性能

我们使用LDBC数据集进行Nebula-Spark-Connector的性能测试，测试结果如下：

  • reader

我们选择LDBC导入Nebula Space sf30 和 sf100 之后的 Comment 标签和 REPLY_OF 边类型进行数据读取。 其中读取应用程序的资源配置为：提交模式为具有三个工作节点的Spark standalone模式，2G driver-memory, 3 num-executors， 30G executor-memory，20 executor-cores。 读取Nebula数据的配置是 2000 limit 和 100 partitionNum，其中 space 的 分区数也是100。

data type ldbc 67.12million with No Property ldbc 220 million with No Property ldbc 67.12million with All Property ldbc 220million with All Property
vertex 9.405s 64.611s 13.897s 57.417s
edge 10.798s 71.499s 10.244s 67.43s
  • writer

我们选择 LDBC sf30 和 sf100 数据集中的 comment.csv 写入 Comment 标签， 选择 LDBC sf30 和 sf100 数据集中的 comment_replyOf_post.csv and comment_replyOf_comment.csv 写入 REPLY_OF 边类型。 其中写入应用程序的资源配置为：提交模式为具有三个工作节点的Spark standalone模式，2G driver-memory, 3 num-executors， 30G executor-memory，20 executor-cores。 写入Nebula的配置是 2000 batch size， 待写入的数据 DataFrame 有 60 个 Spark 分区。

data type ldbc 67.12million with All Property ldbc 220 million with All Property
vertex 66.578s 112.829s
edge 39.138s 51.198s

注意: LDBC 的 REPLY_OF 边数据无属性。

贡献

Nebula Spark Connector 是一个完全开源的项目，欢迎开源爱好者通过以下方式参与：

  • 前往 Nebula Graph 论坛 上参与 Issue 讨论，如答疑、提供想法或者报告无法解决的问题
  • 撰写或改进文档
  • 提交优化代码