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@@ -2,35 +2,43 @@

### 1 概述

HugeGraph-Loader 是 Hugegragh 的数据导入组件,负责将普通文本数据转化为图形的顶点和边并批量导入到图形数据库中
HugeGraph-Loader 是 HugeGragh 的数据导入组件,能够将多种数据源的数据转化为图的顶点和边并批量导入到图数据库中

> 注意:使用 HugeGraph-Loader 需要依赖 HugeGraph Server 服务,下载和启动 Server 详见:[HugeGraph-Server Quick Start](/quickstart/hugegraph-server.html)
目前支持的数据源包括:

- 本地磁盘文件或目录,支持压缩文件
- HDFS 文件或目录,支持压缩文件
- 部分关系型数据库,如 MySQL

后面会说明数据源的具体要求。

> 注意:使用 HugeGraph-Loader 需要依赖 HugeGraph Server 服务,下载和启动 Server 请参考 [HugeGraph-Server Quick Start](/quickstart/hugegraph-server.html)
### 2 获取 HugeGraph-Loader

有两种方式可以获取 HugeGraph-Loader:

- 下载二进制tar包
- 下载源码编译安装
- 下载已编译的压缩包
- 克隆源码编译安装

#### 2.1 下载二进制tar包
#### 2.1 下载已编译的压缩包

下载最新版本的 HugeGraph-Loader bin包
下载最新版本的 HugeGraph-Loader release 包

```bash
wget https://github.com/hugegraph/hugegraph-loader/releases/download/v${version}/hugegraph-loader-${version}.tar.gz
tar zxvf hugegraph-loader-${version}-bin.tar.gz
tar zxvf hugegraph-loader-${version}.tar.gz
```

#### 2.2 下载源码编译安装
#### 2.2 克隆源码编译安装

下载最新版本的 HugeGraph-Loader 源码包:
克隆最新版本的 HugeGraph-Loader 源码包:

```bash
$ git clone https://github.com/hugegraph/hugegraph-loader.git
```

编译生成tar包:
编译生成 tar 包:

```bash
cd hugegraph-loader
@@ -48,7 +56,7 @@ mvn package -DskipTests

#### 3.1 编写图模型(schema)

这一步是一个建模的过程,用户需要对自己已有的数据和想要创建的图模型有一个清晰的构想,然后编写schema建立图模型
这一步是建模的过程,用户需要对自己已有的数据和想要创建的图模型有一个清晰的构想,然后编写 schema 建立图模型

比如想创建一个拥有两类顶点及两类边的图,顶点是"人"和"软件",边是"人认识人"和"人创造软件",并且这些顶点和边都带有一些属性,比如顶点"人"有:"姓名"、"年龄"等属性,
"软件"有:"名字"、"售卖价格"等属性;边"认识"有:"日期"属性等。
@@ -83,9 +91,73 @@ schema.edgeLabel("created").sourceLabel("person").targetLabel("software").ifNotE
#### 3.2 准备数据文件

目前 HugeGraph-Loader 仅支持本地文件作为数据源,支持的文件格式包括 CSV、TEXT 和 JSON,数据每行的结构需保持一致。
目前 HugeGraph-Loader 支持的数据源包括:

- 本地磁盘文件或目录
- HDFS 文件或目录
- 部分关系型数据库

**本地磁盘文件或目录**

用户可以指定本地磁盘文件作为数据源,如果数据分散在多个文件中,也支持以某个目录作为数据源,但暂时不支持以多个目录作为数据源,也不支持过滤目录下的文件。

比如:我的数据分散在多个文件中,part-0、part-1 ... part-n,要想执行导入,必须保证它们是放在一个目录下的,且该目录下没有其他格式的文件。然后在 loader 的映射文件中,将`path`指定为该目录即可。

支持的文件格式包括:

- TEXT
- CSV
- JSON。

TEXT 是自定义分隔符的文本文件,第一行通常是标题,记录了每一列的名称,也允许没有标题行(在映射文件中指定)。其余的每行代表一条记录,会被转化为一个顶点/边;行的每一列对应一个字段,会被转化为顶点/边的 id、label 或属性;

```
id|name|lang|price|ISBN
1|lop|java|328|ISBN978-7-107-18618-5
2|ripple|java|199|ISBN978-7-100-13678-5
```

CSV 是分隔符为逗号`,`的 TEXT 文件,当列值本身包含逗号时,该列值需要用双引号包起来,如:

```
marko,29,Beijing
"li,nary",26,"Wu,han"
```

JSON 文件要求每一行都是一个 JSON 串,且每行的格式需保持一致。

HugeGraph-Loader 对数据文件有一定的格式要求,且对顶点数据文件和边数据文件的要求略有不同,下面将说明如何准备顶点数据和准备边数据。
**HDFS 文件或目录**

用户也可以指定 HDFS 文件或目录作为数据源,上面关于`本地磁盘文件或目录`的要求全部适用于这里。除此之外,鉴于 HDFS 上通常存储的都是压缩文件,loader 也提供了对压缩文件的支持,并且`本地磁盘文件或目录`同样支持压缩文件。

目前支持的压缩文件类型包括:GZIP、BZ2、XZ、LZMA、PACK200、SNAPPY_RAW、SNAPPY_FRAMED、Z、DEFLATE、LZ4_BLOCK 和 LZ4_FRAMED。

**部分关系型数据库**

loader 还支持以部分关系型数据库作为数据源,我们只测试过 MySQL,其他如:Oracle、PostgreSQL 等理论上也支持。

但目前对表结构要求较为严格,如果导入过程中需要做关联查询,这样的表结构是不允许的。关联查询的意思是:在读到表的某行后,发现某列的值不能直接使用(比如外键),需要再去做一次查询才能确定该列的真实值。

举个例子:假设有三张表,person、software 和 created

```
// person 表结构
id | name | age | city
```

```
// software 表结构
id | name | lang | price
```

```
// created 表结构
id | p_id | s_id | date
```

如果在建模(schema)时指定 person 或 software 的 id 策略是 PRIMARY_KEY 的,选择以 name 作为 primary keys(注意:这是 hugegraph 中 vertexlabel 的概念),在导入边数据时,由于需要拼接出源顶点和目标顶点的 id,必须拿着 p_id/s_id 去 person/software 表中查到对应的 name,这种需要做额外查询的表结构的情况,loader 暂时是不支持的。

如果建模(schema)时指定 person 和 software 的 id 策略是 CUSTOMIZE 的,这样导入边 created 时可以直接使用 p_id 和 s_id 作为源顶点和目标顶点的 id,所以是支持的。

##### 3.2.1 准备顶点数据

@@ -124,11 +196,11 @@ Office,388
{"source_name": "Jerry", "target_name": "Office"}
```

#### 3.3 编写输入源映射文件
#### 3.3 编写输入源的映射文件

输入源映射文件是`Json`格式,其内容是由多个`VertexSource``EdgeSource`块组成,`VertexSource``EdgeSource`分别对应某类顶点/边的输入源映射。
输入源的映射文件是`JSON`格式的,由多个`VertexSource``EdgeSource`块组成,`VertexSource``EdgeSource`分别对应某类顶点/边的输入源映射。每个`VertexSource``EdgeSource`块内部会包含一个`InputSource`块,这个`InputSource`块就对应上面介绍的`本地磁盘文件或目录``HDFS 文件或目录``关系型数据库`,负责描述数据源的基本信息

上面图模型和数据文件的输入源映射文件如下
先给出上面图模型和数据文件的输入源的映射文件

```json
{
@@ -185,44 +257,73 @@ Office,388
}
```

##### 3.3.1 VertexSource 和 EdgeSource

`VertexSource`的节点包括:

映射文件节点名 | 说明 | 是否必填
------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------
label | 待导入的顶点数据的`label` | 是
input | 顶点数据源的信息,当前版本就是源文件的信息 | 是
id | 指定文件中的某一列作为顶点的 Id 列 | 当 Id 策略为`CUSTOMIZE`时,必填;当 Id 策略为`PRIMARY_KEY`时,必须为空
mapping | 将文件列的列名映射为顶点的属性名 | 否
ignored | 忽略文件中的某些列,使其不参与插入 | 否
label | 待导入的顶点数据所属的`label` | 是
input | 顶点数据源的信息 | 是
id | 指定某一列作为顶点的 Id 列 | 当 Id 策略为`CUSTOMIZE`时,必填;当 Id 策略为`PRIMARY_KEY`时,必须为空
mapping | 将列的列名映射为顶点的属性名 | 否
ignored | 忽略某些列,使其不参与插入 | 否
null_values | 可以指定一些字符串代表空值,比如"NULL",如果该列的属性又是一个可空属性,那在构造顶点时不会填充该属性 | 否

`EdgeSource`的节点包括:

映射文件节点名 | 说明 | 是否必填
------- | --------------------- | -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
label | 待导入的边数据的`label` | 是
input | 顶点数据源的信息,当前版本就是源文件的信息 | 是
source | 指定文件中的某几列作为顶点的 id 列 | 当源/目标顶点的 Id 策略为 `CUSTOMIZE`时,必须指定文件中的某一列作为顶点的 id 列;当源/目标顶点的 Id 策略为 `PRIMARY_KEY`时,必须指定文件的一列或多列用于拼接生成顶点的 id,也就是说,不管是哪种 Id 策略,此项必填
target | 选择边的目标顶点的 id 列 | 与 source 类似,不再赘述
mapping | 将文件列的列名映射为顶点的属性名 | 否
ignored | 忽略文件中的某些列,使其不参与插入 | 否
label | 待导入的边数据所属的`label` | 是
input | 边数据源的信息 | 是
source | 指定某几列作为源顶点的 id 列 | 当源顶点的 Id 策略为 `CUSTOMIZE`时,必须指定某一列作为顶点的 id 列;当源顶点的 Id 策略为 `PRIMARY_KEY`时,必须指定一列或多列用于拼接生成顶点的 id,也就是说,不管是哪种 Id 策略,此项必填
target | 指定某几列作为目标顶点的 id 列 | 与 source 类似,不再赘述
mapping | 将列的列名映射为顶点的属性名 | 否
ignored | 忽略某些列,使其不参与插入 | 否
null_values | 可以指定一些字符串代表空值,比如"NULL",如果该列的属性又是一个可空属性,那在构造边时不会填充该属性 | 否

> 注意:`VertexSource`的 id 和`EdgeSource`的 source 和 target 填写的都是文件的中原列名,不是 mapping 后的属性名。
> 注意:`VertexSource`的 id 和`EdgeSource`的 source 和 target 填写的都是数据源的原列名,不是 mapping 后的属性名。
当前 HugeGraph-Loader 仅支持本地文件的导入,所以 `input` 只能是 `file` 这一种类型,此时的 `InputSource` 其实就是 `FileSource`
##### 3.3.2 InputSource

`FileSource`的节点包括:

映射文件节点名 | 说明 | 是否必填 | 默认值或可选值 | 补充
--------- | --------- | ---- | --------------------------------------------- | -----------------------------------------------------------------------
type | 输入源类型 | 是 | 必须填 file 或 FILE |
path | 本地文件的绝对路径 | 是 | | 绝对路径
format | 本地文件的格式 | 是 | 可选值为 CSV、TEXT 及 JSON | 必须大写
header | 文件各列的列名 | 否 | | 如不指定则会以数据文件第一行作为 header;当文件本身有标题且又指定了 header,文件的第一行会被当作普通的数据行;JSON 文件不需要指定 header
delimiter | 文件行的列分隔符 | 否 | `TEXT`文件默认以制表符`"\t"`作为分隔符;`CSV`文件不需要指定,默认以逗号`","`作为分隔符 | `JSON`文件不需要指定
charset | 文件的编码字符集 | 否 | 默认`UTF-8` |
comment_symbols | 文件的注释行起始符号 | 否 | | 凡是想跳过的行都可以使用
映射文件节点名 | 说明 | 是否必填 |
--------- | --------- | ------- |
type | 输入源类型,必须填 file 或 FILE | 是
path | 本地文件或目录的路径,绝对路径或相对于映射文件的相对路径,建议使用绝对路径 | 是
format | 本地文件的格式,可选值为 CSV、TEXT 及 JSON,必须大写 | 是
header | 文件各列的列名,如不指定则会以数据文件第一行作为 header;当文件本身有标题且又指定了 header,文件的第一行会被当作普通的数据行;JSON 文件不需要指定 header | 否
delimiter | 文件行的列分隔符,`TEXT`文件默认以制表符`"\t"`作为分隔符;`CSV`文件不需要指定,默认以逗号`","`作为分隔符,`JSON`文件不需要指定 | 否
charset | 文件的编码字符集,默认`UTF-8` | 否
date_format | 自定义的日期格式,默认值为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss | 否
skipped_line_regex | 想跳过的行的正则表达式,默认不跳过任何行 | 否
compression | 文件的压缩格式,可选值为 NONE、GZIP、BZ2、XZ、LZMA、PACK200、SNAPPY_RAW、SNAPPY_FRAMED、Z、DEFLATE、LZ4_BLOCK 和 LZ4_FRAMED,默认为 NONE,表示不是压缩文件 | 否

`HDFSSource`的节点包括:

上述 FileSource 的节点及含义 HDFSSource 基本都适用,下面仅列出 HDFSSource 不一样的和特有的节点。

映射文件节点名 | 说明 | 是否必填 |
--------- | --------- | ------- |
type | 输入源类型,必须填 hdfs 或 HDFS | 是
path | HDFS 文件或目录的路径,必须是 HDFS 的绝对路径 | 是
fs_default_fs | HDFS 集群的 fs.defaultFS 值,默认使用 fs.defaultFS 的默认值 | 否

`JDBCSource`的节点包括

映射文件节点名 | 说明 | 是否必填 |
--------- | --------- | ------- |
type | 输入源类型,必须填 jdbc 或 JDBC | 是
driver | jdbc 使用的 driver 类型 | 是
url | jdbc 要连接的数据库的 url | 是
database | 要连接的数据库名 | 是
table | 要连接的表名 | 是
username | 连接数据库的用户名 | 是
password | 连接数据库的密码 | 是
reconnect_max_times | jdbc 连接失败时的重连次数,默认为 0,即不重试 | 否
reconnect_interval | jdbc 连接失败时的重连间隔,默认为 0 | 否
batch_size | 按页获取表数据时的一页的大小,默认为 500 | 否

#### 3.4 执行导入

@@ -235,10 +336,11 @@ comment_symbols | 文件的注释行起始符号 | 否 |
参数 | 默认值 | 是否必传 | 描述信息
------------------- | ------------ | ------- | -----------------------
-f | --file | | Y | 配置脚本的路径
-g | --graph | | Y | 图形数据库空间
-g | --graph | | Y | 图数据库空间
-s | --schema | | Y | schema文件路径
-h | --host | localhost | | HugeGraphServer 的地址
-p | --port | 8080 | | HugeGraphServer 的端口号
--token | null | | 当 HugeGraphServer 开启了权限认证时,当前图的 token
--num-threads | cpus * 2 - 1 | | 导入过程中线程池大小
--batch-size | 500 | | 导入数据时每个批次包含的数据条数
--max-parse-errors | 1 | | 最多允许多少行数据解析错误,达到该值则程序退出
@@ -248,6 +350,7 @@ comment_symbols | 文件的注释行起始符号 | 否 |
--retry-times | 10 | | 发生特定异常时的重试次数
--retry-interval | 10 | | 重试之前的间隔时间(秒)
--check-vertex | false | | 插入边时是否检查边所连接的顶点是否存在
--help | false | | 打印帮助信息

##### 3.4.2 logs 目录文件说明

@@ -333,7 +436,7 @@ schema.indexLabel("createdByWeight").onE("created").by("weight").range().ifNotEx
schema.indexLabel("knowsByWeight").onE("knows").by("weight").range().ifNotExist().create();
```

#### 4.3 编写输入源映射文件
#### 4.3 编写输入源的映射文件

```json
{
@@ -401,4 +504,4 @@ schema.indexLabel("knowsByWeight").onE("knows").by("weight").range().ifNotExist(

```bash
bin/hugegraph-loader -g hugegraph -f example/struct.json -s example/schema.groovy
```
```

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