如何实现十亿级离线 CSV 导入 Nebula Graph

本文首发于 Nebula Graph Community 公众号

本次实践是基于业务需求及后续扩展，通过技术选型确定了 Nebula Graph 图数据库，首先需要验证 Nebula Graph 数据库在实际业务场景下批量导入性能并验证。通过 Spark On Yarn 分布式任务执行导入工作，CSV 文件放在 HDFS 上，分享下个人 Nebula Spark Connector 最佳实践。。

一、Nebula Spark Connector 概念、适用场景、优势

这里不做赘述，仅截图展示，更多详情可参考：https://docs.nebula-graph.com.cn/nebula-spark-connector/。

二、环境信息

• 硬件环境

名称	值	推荐
本地磁盘 SSD	2 T	至少 2 T
CPU	16 C * 4	128 C
内存	128 GB	128 G

• 软件环境

名称	版本号
Nebula Graph	3.0.0
Nebula Spark Connector	3.0.0
Hadoop	2.7.2U17-10
Spark	2.4.5U5

• 数据量级

名称	值
数据量	200 G
实体 Vertext	9.3 亿
关系 Edge	9.7 亿

三、部署方案

• 部署方式：分布式，3 个节点
• 参考官网即可：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.0.1/4.deployment-and-installation/2.compile-and-install-nebula-graph/deploy-nebula-graph-cluster/

大体也就三部曲：

1. 下载内核 RPM 包并安装；
2. 批量修改配置文件；
3. 启动集群服务。

以下操作使用的 root，非 root 就加个 sudo 执行即可。

下载 Nebula Graph RPM 包并安装

执行下面命令：

wget https://os-cdn.nebula-graph.com.cn/package/3.0.0/nebula-graph-3.0.0.el7.x86_64.rpm
wget https://oss-cdn.nebula-graph.com.cn/package/3.0.0/nebula-graph-3.0.0.el7.x86_64.rpm.sha256sum.txt
rpm -ivh nebula-graph-3.0.0.el7.x86_64.rpm

注：默认安装路径：/usr/local/nebula/，务必保证所在磁盘空间充足。

批量修改配置文件

sed -i 's?--meta_server_addrs=127.0.0.1:9559?--meta_server_addrs=172.16.8.15:9559,172.16.8.176:9559,172.16.10.149:9559?g' *.conf
sed -i 's?--local_ip=127.0.0.1?--local_ip=172.16.10.149?g' *.conf
sed -i 's?--meta_server_addrs=127.0.0.1:9559?--meta_server_addrs=172.16.8.15:9559,172.16.8.176:9559,172.16.10.149:9559?g' *.conf
sed -i 's?--local_ip=127.0.0.1?--local_ip=172.16.8.15?g' *.conf
sed -i 's?--meta_server_addrs=127.0.0.1:9559?--meta_server_addrs=172.16.8.15:9559,172.16.8.176:9559,172.16.10.149:9559?g' *.conf
sed -i 's?--local_ip=127.0.0.1?--local_ip=172.16.8.176?g' *.conf

注：ip 地址是内网地址，用来集群间通信。

启动之后，增加 Storage 服务：

ADD HOSTS 172.x.x.15:9779,172.1x.x.176:9779,172.x.1x.149:9779;

注：增加 Storage 服务为 v3.x 版本以上所需操作，如果你使用的是 v2.x 可忽略本步骤。

启动集群服务

/usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all

上述命令启动服务，执行下面命令检查服务是否启动成功：

ps aux|grep nebula

结果如下 3 个服务进程：

/usr/local/nebula/bin/nebula-metad --flagfile /usr/local/nebula/etc/nebula-metad.conf
/usr/local/nebula/bin/nebula-graphd --flagfile /usr/local/nebula/etc/nebula-graphd.conf
/usr/local/nebula/bin/nebula-storaged --flagfile /usr/local/nebula/etc/nebula-storaged.conf

注：如果少于 3 个，就多执行几次 /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all，再不行就 restart。

三、可视化服务

我选择的是 Nebula Graph Studio，访问：http://n01v:7001 即可使用 Studio（注：这里是我自己的网络环境，读者不可访问）

• 登录：10.x.x.1（任意节点）:9669
• 用户名/密码：root/nebula

这里可以阅读下官方文档的常用 nGQL 命令：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.0.1/2.quick-start/4.nebula-graph-crud

开始使用 Nebula Graph

注册 Nebula 集群：

ADD HOSTS 172.x.x.121:9779, 172.16.11.218:9779,172.16.12.12:9779;

列出所有节点，查看 STATUS 列是否为 ONLINE，可通过 SHOW HOSTS; 或 SHOW HOSTS META;。

创建 Space，等价于传统数据库 database：

CREATE SPACE mylove (partition_num = 15, replica_factor = 3, vid_type = FIXED_STRING(256));//分区数推荐为节点数的5倍关系，副本数为基数，一般设置为3，vid如果为string类型，长度尽量够用就行，否则占用磁盘空间太多。

创建 Tag，等价于实体 Vertex：

CREATE TAG entity (name string NULL, version string NULL);

创建 Edge，等价于关系 Edge：

CREATE EDGE relation (name string NULL);

查询时，务必添加 LIMIT，否则容易查死库：

match (v) return v limit 100;

四、（本文重点）使用 Spark Connector 读取 CSV 及入库

这里可以参考 2 份资料：

• 官方的 NebulaSparkWriterExample（scala-json 格式）：https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-utils/blob/master/example/src/main/scala/com/vesoft/nebula/examples/connector/NebulaSparkWriterExample.scala

• 大神提供的 NebulaSparkWriterExample（java-json格式）：https://www.jianshu.com/p/930e0343a28c

附上 NebulaSparkWriterExample 的示例代码：

import com.facebook.thrift.protocol.TCompactProtocol
import com.vesoft.nebula.connector.{
  NebulaConnectionConfig,
  WriteMode,
  WriteNebulaEdgeConfig,
  WriteNebulaVertexConfig
}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.slf4j.LoggerFactory

object NebulaSparkWriter {
  private val LOG = LoggerFactory.getLogger(this.getClass)
  var ip = ""

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val part = args(0)
    ip = args(1)

    val sparkConf = new SparkConf
    sparkConf
      .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .registerKryoClasses(Array[Class[_]](classOf[TCompactProtocol]))
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .master("local")
      .config(sparkConf)
      .getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    if("1".equalsIgnoreCase(part)) writeVertex(spark)
    if("2".equalsIgnoreCase(part)) writeEdge(spark)

    spark.close()
  }

  def getNebulaConnectionConfig(): NebulaConnectionConfig = {
    val config =
      NebulaConnectionConfig
        .builder()
        .withMetaAddress(ip + ":9559")
        .withGraphAddress(ip + ":9669")
        .withTimeout(Integer.MAX_VALUE)
        .withConenctionRetry(5)
        .build()
    config
  }

  def writeVertex(spark: SparkSession): Unit = {
    LOG.info("start to write nebula vertices: 1 entity")
    val df = spark.read.option("sep", "\t").csv("/home/2022/project/origin_file/csv/tag/entity/").toDF("id", "name", "version")

    val config = getNebulaConnectionConfig()
    val nebulaWriteVertexConfig: WriteNebulaVertexConfig = WriteNebulaVertexConfig
      .builder()
      .withSpace("mywtt")
      .withTag("entity")
      .withVidField("id")
      .withVidAsProp(false)
      .withUser("root")
      .withPasswd("nebula")
      .withBatch(1800)
      .build()
    df.coalesce(1400).write.nebula(config, nebulaWriteVertexConfig).writeVertices()
  }

  def writeEdge(spark: SparkSession): Unit = {
    LOG.info("start to write nebula edges: 2 entityRel")
    val df = spark.read.option("sep", "\t").csv("/home/2022/project/origin_file/csv/out/rel/relation/").toDF("src", "dst", "name")

    val config = getNebulaConnectionConfig()
    val nebulaWriteEdgeConfig: WriteNebulaEdgeConfig = WriteNebulaEdgeConfig
      .builder()
      .withSpace("mywtt")
      .withEdge("relation")
      .withSrcIdField("src")
      .withDstIdField("dst")
      .withSrcAsProperty(false)
      .withDstAsProperty(false)
      .withUser("root")
      .withPasswd("nebula")
      .withBatch(1800)
      .build()
    df.coalesce(1400).write.nebula(config, nebulaWriteEdgeConfig).writeEdges()
  }
}

重点详解 NebulaSparkWriterExample 示例代码

这里讲解一些函数项：

• spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")：设置日志打印级别，防止 INFO 干扰；
• withTimeout(Integer.MAX_VALUE)：连接超时时间尽量大一些，默认为 1 分钟，超时次数大于重试次数后，Spark 任务就失败了；
• option("sep", "\t")：指定 CSV 文件的分隔符，否则就默认为 1 列了；
• toDF("src", "dst", "name")：数据集指定 Schema，即 Dataset<Row> 转 DataFrame，否则就不能指定 VidField 了；
• withVidField("id")：因为该函数只支持设置列名称，所以必须定义 Schema；
• withVidAsProp(false)：默认 ID 为 VID 字段，数据就不用重复存储为属性了，占用磁盘空间；
• withSrcIdField("src")：设置起始节点的 IdField；
• withDstIdField("dst")：设置终止节点的 IdField；
• withSrcAsProperty(false)：节省空间
• withDstAsProperty(false)：节省空间
• withBatch(1000)：批量大小，WriteMode.UPDATE 默认 <=512，WriteMode.INSERT 可以设置大一些（千兆网卡/带宽 5Gbps /本地 SSD = 1500）
• coalesce(1500)：可根据任务并发数调节。单个 partition 数据量过大，容易导致 executor OOM；

五、提交任务到 Spark 集群

nohup spark-submit  --master yarn --deploy-mode client --class com.xxx.nebula.connector.NebulaSparkWriter --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false --conf spark.executor.memoryOverhead=10g  --conf spark.blacklist.enabled=false --conf spark.default.parallelism=1000 --driver-memory 10G --executor-memory 12G --executor-cores 4 --num-executors 180 ./example-3.0-SNAPSHOT.jar >  run-csv-nebula.log 2>&1 &

辅助监控 iotop 命令

Total DISK READ :      26.61 K/s | Total DISK WRITE :     383.77 M/s
Actual DISK READ:      26.61 K/s | Actual DISK WRITE:     431.75 M/s

辅助监控 top 命令

top - 16:03:01 up 8 days, 28 min,  1 user,  load average: 6.16, 6.53, 4.58
Tasks: 205 total,   1 running, 204 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 28.3 us, 14.2 sy,  0.0 ni, 56.0 id,  0.6 wa,  0.0 hi,  0.4 si,  0.5 st
KiB Mem : 13186284+total,  1135004 free, 31321240 used, 99406592 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 99641296 avail Mem 

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
27979 root      20   0 39.071g 0.026t   9936 S 564.6 20.8  83:22.03 nebula-storaged
27920 root      20   0 2187476 804036   7672 S 128.2  0.6  17:13.75 nebula-graphd
27875 root      20   0 6484644 1.990g   8588 S  58.5  1.6  14:14.22 nebula-metad

其他资源监控

服务优化

nebula-storaged.conf 配置优化

这里我修改了 nebula-storaged.conf 配置项：

# 一个批处理操作的默认保留字节
--rocksdb_batch_size=4096
# BlockBasedTable中使用的默认块缓存大小
# 单位为 MB. 服务器内存128G，一般设置为三分之一
--rocksdb_block_cache=44024

############## rocksdb Options ##############
--rocksdb_disable_wal=true
# rocksdb DBOptions在json中，每个option的名称和值都是一个字符串，如：“option_name”:“option_value”，逗号分隔
--rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"3","max_background_jobs":"3"}
# rocksdb ColumnFamilyOptions在json中，每个option的名称和值都是字符串，如：“option_name”:“option_value”，逗号分隔
--rocksdb_column_family_options={"disable_auto_compactions":"false","write_buffer_size":"67108864","max_write_buffer_number":"4","max_bytes_for_level_base":"268435456"}
# rocksdb BlockBasedTableOptions在json中，每个选项的名称和值都是字符串，如：“option_name”:“option_value”，逗号分隔
--rocksdb_block_based_table_options={"block_size":"8192"}

# 每个请求最大的处理器数量
--max_handlers_per_req=10
# 集群间心跳间隔时间
--heartbeat_interval_secs=10
--raft_rpc_timeout_ms=5000
--raft_heartbeat_interval_secs=10
--wal_ttl=14400
# 批量大小最大值
--max_batch_size=1800
# 参数配置减小内存应用
--enable_partitioned_index_filter=true
# 数据在最底层存储层间接做了过滤，生产环境防止遇到查到超级节点的困扰
--max_edge_returned_per_vertex=10000

Linux 系统优化

ulimit -c unlimited
ulimit -n 130000

sysctl -w net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle=0
sysctl -w net.core.somaxconn=2048
sysctl -w net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=2048
sysctl -w net.core.netdev_max_backlog=3000
sysctl -w kernel.core_uses_pid=1

六、验证导入结果

SUBMIT JOB STATS;
SHOW JOB ${ID}
SHOW STATS;

• 实体插入速率大约 27,837 条/s (仅适用本次导入性能计算)
• 关系插入速率大约 26,276 条/s (仅适用本次导入性能计算)
• 如果服务器配置更好，性能会更好；另外带宽、是否跨数据中心、磁盘 IO 也是影响性能因素，甚至是网络波动等。

[root@node02 nebula]# df -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1        50G  2.2G   48G   5% /
/dev/sdb1       2.0T  283G  1.6T  16% /usr/local/nebula
tmpfs            13G     0   13G   0% /run/user/62056

七、性能测试

• 根据属性查询指定节点：

MATCH (v:entity) WHERE v.entity.name == 'Lifespan' RETURN v;

执行时间消耗 0.002558 (s)

• 一跳

MATCH (v1:entity)-[e:propertiesRel]->(v2:attribute) WHERE id(v1) == '70da43c5e46f56c634547c7aded3639aa8a1565975303218e2a92af677a7ee3a' RETURN v2 limit 100;

执行时间消耗 0.003571 (s)

• 两跳

MATCH p=(v1:entity)-[e:propertiesRel*1..2]->(v2) WHERE id(v1) == '70da43c5e46f56c634547c7aded3639aa8a1565975303218e2a92af677a7ee3a' RETURN p;

执行时间消耗 0.005143 (s)

• 获取边的所有属性值

FETCH PROP ON propertiesRel '70da43c5e46f56c634547c7aded3639aa8a1565975303218e2a92af677a7ee3a' -> '0000002d2e88d7ba6659db83893dedf3b8678f3f80de4ffe3f8683694b63a256' YIELD properties(edge);

执行时间消耗 0.001304 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*1]->(v2) return p;

执行时间消耗 0.02986 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*2]->(v2) return p;

执行时间消耗 执行时间消耗 0.07937 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*3]->(v2) return p;

执行时间消耗 0.269 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*4]->(v2) return p;

执行时间消耗 3.524859 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*1..2]->(v2) return p;

执行时间消耗 0.072367 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*1..3]->(v2) return p;

执行时间消耗 0.279011 (s)

match p=(v:entity{name:"张三"})-[e:entityRel|propertiesRel*1..4]->(v2) return p;

执行时间消耗 3.728018 (s)

• 查询点A_vid到点B_vid的最短路径(双向)，携带点和边的属性：

FIND SHORTEST PATH WITH PROP FROM "70da43c5e46f56c634547c7aded3639aa8a1565975303218e2a92af677a7ee3a" TO "0000002d2e88d7ba6659db83893dedf3b8678f3f80de4ffe3f8683694b63a256" OVER * BIDIRECT YIELD path AS p;

执行时间消耗 0.003096 (s)

FIND ALL PATH FROM "70da43c5e46f56c634547c7aded3639aa8a1565975303218e2a92af677a7ee3a" TO "0000002d2e88d7ba6659db83893dedf3b8678f3f80de4ffe3f8683694b63a256" OVER * WHERE propertiesRel.name is not EMPTY or propertiesRel.name >=0 YIELD path AS p;

执行时间消耗 0.003656 (s)

八、遇到的问题：

1.guava 依赖包版本冲突问题

Caused by: java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Stopwatch.createStarted()Lcom/google/common/base/Stopwatch;

经排查发现依赖的一个模块使用 guava 版本 22.0，而 Spark 集群自带 14.0，导致冲突，而无法正常工作。运行在 Spark 集群上的任务，Spark 加载 guava 包优先级高于自己的包。

我们依赖的包使用到 guava 版本 22.0 中比较新的方法，而在 14.0 版本还没有这样的方法。在不能修改对方代码的前提下，有如下方案：

1. spark 集群的包升级一下，风险较高，容易造成未知问题。
2. 另外一种方式是利用 Maven 插件重命名自己的 guava 包。

这里采用了第二种方式，利用 Maven 插件 shade（链接：https://maven.apache.org/plugins/maven-shade-plugin/）重命名包解决问题。

<plugin>
    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
    <version>3.2.4</version>
    <executions>
        <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
                <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
                <relocations>
                    <relocation>
                        <pattern>com.google.common</pattern>
                        <shadedPattern>my_guava.common</shadedPattern>
                    </relocation>
                </relocations>
                <filters>
                    <filter>
                        <artifact>*:*</artifact>
                        <excludes>
                            <exclude>META-INF/maven/**</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                            <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                        </excludes>
                    </filter>
                </filters>
            </configuration>
        </execution>
    </executions>
</plugin>

2.Spark 黑名单机制问题

Blacklisting behavior can be configured via spark.blacklist.*.

spark.blacklist.enabled，默认值 false。如果这个参数这为 true，那么 Spark 将不再会往黑名单里面的执行器调度任务。黑名单算法可以由其他 spark.blacklist 配置选项进一步控制，详情参见下面的介绍。

交流反馈

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