使用示例

一般，您可以按以下步骤使用 nebula-algorithm：

  1. 参考配置文件修改 nebula-algorithm 的配置。
  2. 运行 nebula-algorithm。

本文以一个示例说明如何使用 nebula-algorithm。

示例环境

  • 三台虚拟机，配置如下：
    • CPU：Intel(R) Xeon(R) Platinum 8260M CPU @ 2.30GHz
    • Processors：32
    • CPU Cores：16
    • 内存：128 GB
  • 软件环境：
    • Spark：spark-2.4.6-bin-hadoop2.7 三个节点集群
    • yarn V2.10.0：三个节点集群
    • Nebula Graph V1.2.1：分布式部署，默认配置

示例数据

在本示例中，Nebula Graph 图空间名称为 algoTest，Schema 要素如下表所示。

要素名称属性
标签PERSON无
边类型FRIENDlikeness(double)

前提条件

在操作之前，您需要确认以下信息：

  • 已经完成 nebula-algorithm 编译。详细信息参考 编译 nebula-algorithm。
  • Nebula Graph 数据库中已经有图数据。您可以使用不同的方式将其他来源的数据导入 Nebula Graph 数据库中，例如 Spark Writer。
  • 当前机器上已经安装 Spark 并已启动 Spark 服务。

第 1 步. 修改配置文件

根据项目中的 src/main/resources/application.conf 文件修改 nebula-algorithm 配置。

  1. {
  2.   # Spark 相关设置
  3.   spark: {
  4.     app: {
  5.         # Spark 应用程序的名称，可选项。默认设置为您即将运行的算法名称，例如 PageRank
  6.         name: PageRank
  8.         # Spark 中分区数量，可选项。
  9.         partitionNum: 12
  10.     }
  12.     master: local
  14.     # 可选项，如果这里未设置，则在执行 spark-submit spark 任务时设置
  15.     conf: {
  16.         driver-memory: 20g
  17.         executor-memory: 100g
  18.         executor-cores: 3
  19.         cores-max:6
  20.     }
  21.   }
  23.   # Nebula Graph 相关配置
  24.   nebula: {
  25.     # 必需。Meta 服务的信息
  26.     addresses: "127.0.0.1:45500" # 如果有多个 Meta 服务复本，则以英文逗号隔开
  27.     user: root
  28.     pswd: nebula
  29.     space: algoTest
  30.     # 必需。创建图空间时设置的分区数量。如果创建图空间时未设置分区数，则设置为默认值 100
  31.     partitionNumber: 100
  32.     # 必需。Nebula Graph 的边类型，如果有多种边类型，则以英文逗号隔开
  33.     labels: ["FRIENDS"]
  35.     hasWeight: true
  36.     # 如果 hasWeight 配置为 true，则必须配置 weightCols。根据 labels 列出的边类型，按顺序在 weightCols 里设置对应的属性，一种边类型仅对应一个属性
  37.     # 说明：nebula-algorithm 仅支持同构图，所以，weightCols 中列出的属性的数据类型必须保持一致而且均为数字类型
  38.     weightCols: ["likeness"] # 如果 labels 里有多种边类型，则相应设置对应的属性，属性之间以英文逗号隔开
  39.   }
  41.   algorithm: {
  42.     # 指定即将执行的算法，可以配置为 pagerank 或 louvain
  43.     executeAlgo: louvain
  44.     # 指定算法结果的存储路径
  45.     path: /tmp
  47.     # 如果选择的是 PageRank，则配置 pagerank 相关参数
  48.     #pagerank: {
  49.     #    maxIter: 20
  50.     #    resetProb: 0.15  # 默认值为 0.15
  51.     #}
  53.     # 如果选择的是 louvain，则配置 louvain 相关参数
  54.     #louvain: {
  55.     #   maxIter: 20
  56.     #    internalIter: 10
  57.     #    tol: 0.5
  58.    #}
  59.   }
  60. }

第 2 步. 执行 nebula-algorithm

运行以下命令，提交 nebula-algorithm 应用程序。

  1. spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.tools.algorithm.Main /your-jar-path/nebula-algorithm-1.x.y.jar -p /your-application.conf-path/application.conf

其中，

  • --master：指定 Spark 集群中Master 进程的 URL。详细信息，参考 master-urls。
  • --class：指定 Driver 主类。
  • 指定 nebula-algorithm JAR 文件的路径，JAR 文件版本号以您实际编译得到的 JAR 文件名称为准。
  • -p：Spark 配置文件文件路径。
  • 其他：如果您未在配置文件中设置 Spark 的任务资源分配（conf）信息，您可以在这个命令中指定。例如，本示例中，--driver-memory=20G --executor-memory=100G --executor-cores=3。

测试结果

按本示例设置的 Spark 任务资源分配，对于一个拥有一亿个数据的数据集：

  • PageRank 的执行时间（PageRank 算法执行时间）为 21 分钟
  • Louvain 的执行时间（Reader + Louvain 算法执行时间）为 1.3 小时