自从开发完 NebulaGraph Exchange，混迹在各个 NebulaGraph 微信群的我经常会看到一类提问是：NebulaGraph Exchange 的性能如何？哪些参数调整下可以有更好的性能？…索性来一篇文章从实测出发，和大家讲讲如何用好这个数据工具。在本文你将获得 NebulaGraph Exchange 的最佳使用姿势。
01. 环境准备
硬件：
软件：
Spark 版本：2.4.4
NebulaGraph 版本：3.3.0
02. NebulaGraph 优化配置
在进行大批量数据导入时，可以调整 NebulaGraph Storage 服务和 Graph 服务的配置，以达到最大导入性能。请根据 NebulaGraph 的配置描述和你的实际环境资源进行参数调整。
在本次实践中，NebulaGraph 的集群配置针对以下几个配置项进行了修改，其他均采用默认配置：
"storaged": --rocksdb_block_cache=81920, --heartbeat_interval_secs=10, --reader_handlers=64, --num_worker_threads=64, --rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"64","max_background_jobs":"64"} "graphd": --storage_client_timeout_ms=360000, --session_idle_timeout_secs=2880, --max_sessions_per_ip_per_user=500000, --num_worker_threads=64
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NebulaGraph Storage 服务优化
在这里简单讲一下几个 Storage 服务优化配置项：
--rocksdb_block_cache 数据在内存缓存大小，默认是 4 MB，大批量数据导入时可以设置到当前内存的 1/3；
--num_worker_threads storaged 的 RPC 服务的工作线程数量，默认 32；
--query_concurrently 为 true 表示 storaged 会并发地读取数据，false 表示 storaged 是单线程取数；
--rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"48","max_background_jobs":"48"}：可用来加速自动 Compaction 过程；
--rocksdb_column_family_options={"write_buffer_size":"67108864","max_write_buffer_number":"5"}，在刚开始导入大量数据时可以将 disable_auto_compaction 选项设置为 true，提升写入的性能；
--wal_ttl=600 在大量数据导入时，若磁盘不充裕，那么该参数需调小，不然可能会因为产生大量的 wal 导致磁盘空间被撑满。
NebulaGraph Graph 服务优化
再简单地罗列下 Graph 服务相关的一些优化配置项：
--storage_client_timeout_ms 为 graphd 与 storaged 通信的超时时间；
--max_sessions_per_ip_per_user 是单用户单 IP 客户端允许创建的最大 session 数；
--system_memory_high_watermark_ratio 设置内存使用量超过多少时停止计算，表示资源的占用率，一般设置为 0.8～1.0 之间；
--num_worker_threads 为 graphd 的 RPC 服务的工作线程数量，默认 32。
03. NebulaGraph DDL
下面，我们通过这些语句来创建下 Schema 方便后续导入数据：
CREATE SPACE sf100(vid_type=int64,partition_num=100,replica_factor=3);USE sf100;CREATE TAG IF NOT EXISTS `Place`(`name` string,`url` string,`type` string);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Comment`(`creationDate` string,`locationIP` string,`browserUsed` string,`content` string,`length` int);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Organisation`(`type` string,`name` string,`url` string);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Person`(`firstName` string,`lastName` string,`gender` string,`birthday` string,`creationDate` string,`locationIP` string,`browserUsed` string);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Tagclass`(`name` string,`url` string);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Forum`(`title` string,`creationDate` string);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Post`(`imageFile` string,`creationDate` string,`locationIP` string,`browserUsed` string,`language` string,`content` string,`length` int);CREATE TAG IF NOT EXISTS `Tag`(`name` string,`url` string);CREATE EDGE IF NOT EXISTS `IS_PART_OF`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `LIKES`(`creationDate` string);CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_CREATOR`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_INTEREST`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `IS_SUBCLASS_OF`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `IS_LOCATED_IN`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_MODERATOR`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_TAG`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `WORK_AT`(`workFrom` int);CREATE EDGE IF NOT EXISTS `REPLY_OF`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `STUDY_AT`(`classYear` int);CREATE EDGE IF NOT EXISTS `CONTAINER_OF`();CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_MEMBER`(`joinDate` string);CREATE EDGE IF NOT EXISTS `KNOWS`(`creationDate` string);CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_TYPE`();
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04. LDBC sf100 数据集的数据量
该表展示了各类点边的数据量
05. NebulaGraph Exchange 配置
重点来了，看好这个配置，如果下次还有小伙伴配置配错了导致数据导入报错的话，我可是要丢这篇文章的链接了。app.conf 如下：
{ # Spark 相关配置 spark: { app: { name: Nebula Exchange } }
# NebulaGraph 相关配置 nebula: { address:{ graph:["192.168.xx.8:9669","192.168.xx.9:9669","192.168.xx.10:9669"] //因为实验环境是集群，这里配置了 3 台机器的 graphd 地址 meta:["192.168.xx.8:9559"] //无需配置多台机器的 meta 地址，随机配一个就行 } user: root pswd: nebula space: sf100 // 之前 Schema 创建的图空间名
# NebulaGraph 客户端连接参数设置 connection { timeout: 30000 //超过 30000ms 无响应会报错 }
error: { max: 32 output: /tmp/errors }
# 使用 Google 的 RateLimiter 限制发送到 NebulaGraph 的请求 rate: { limit: 1024 timeout: 1000 } }
# 这里开始处理点数据，进行之前的 Schema 和数据映射 tags: [ { name: Person // tagName 为 Person type: { source: csv //指定数据源类型 sink: client //指定如何将点数据导入 NebulaGraph，client 或 sst } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person.csv" // 数据文件的所在路径，如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起路径，以 hdfs:// 开头，例如 "hdfs://ip:port/xx/xx"。如果文件存储在本地，用双引号括起路径，以 file:// 开头，例如 "file:///tmp/xx.csv"。 fields: [_c1,_c2,_c3,_c4,_c5,_c6,_c7] // 无表头，_cn 表示表头 nebula.fields: [firstName,lastName,gender,birthday,creationDate,locationIP,browserUsed] // tag 的属性映射，_c1 对应 firstName vertex: _c0 // 指定 vid 的列 batch: 2000 // 单次请求写入多少点数据 partition: 180 // Spark partition 数 separator: | // 属性分隔符 header: false // 无表头设置，false 表示无表头 }
{ name: Place type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/place.csv" fields: [_c1,_c2,_c3] nebula.fields: [name, type, url] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: Organisation type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/organisation.csv" fields: [_c1,_c2,_c3] nebula.fields: [name, type,url] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: Post type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post.csv" fields: [_c1,_c2,_c3,_c4,_c5,_c6,_c7] nebula.fields: [imageFile,creationDate,locationIP,browserUsed,language,content,length] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: Comment type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment.csv" fields: [_c1,_c2,_c3,_c4,_c5] nebula.fields: [creationDate,locationIP,browserUsed,content,length] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: Forum type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum.csv" fields: [_c1,_c2] nebula.fields: [creationDate,title] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: Tag type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tag.csv" fields: [_c1,_c2] nebula.fields: [name,url] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: Tagclass type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tagclass.csv" fields: [_c1,_c2] nebula.fields: [name,url] vertex: _c0 batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false } ]
# 开始处理边数据 edges: [ { name: KNOWS //边类型 type: { source: csv //文件类型 sink: client //同上 tag 的 sink 说明 } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_knows_person.csv" //同上 tag 的 path 说明 fields: [_c2] //无表头的，设定 _c2 为表头 nebula.fields: [creationDate] // 属性值和表头映射，这里为 KNOW 类型边中的 creationDate 属性 source: { field: _c0 // 源数据中作为 KNOW 类型边起点的列 } target: { field: _c1 // 源数据中作为 KNOW 类型边终点的列 } batch: 2000 // 单批次写入的最大边数据 partition: 180 //同上 tag 的 partition 说明 separator: | //同上 tag 的 separator 说明 header: false // 同上 tag 的 header 说明 }
{ name: LIKES type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_likes_comment.csv" fields: [_c2] nebula.fields: [creationDate] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: LIKES type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_likes_post.csv" fields: [_c2] nebula.fields: [creationDate] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_TAG type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_hasTag_tag.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_TAG type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_hasTag_tag.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_TAG type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post_hasTag_tag.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_TYPE type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tag_hasType_tagclass.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_MODERATOR type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_hasModerator_person.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_MEMBER type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_hasMember_person.csv" fields: [_c2] nebula.fields: [joinDate] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_INTEREST type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_hasInterest_tag.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_CREATOR type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post_hasCreator_person.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: HAS_CREATOR type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_hasCreator_person.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: IS_PART_OF type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/place_isPartOf_place.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: CONTAINER_OF type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_containerOf_post.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: IS_LOCATED_IN type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_isLocatedIn_place.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: IS_LOCATED_IN type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post_isLocatedIn_place.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: IS_LOCATED_IN type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_isLocatedIn_place.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: IS_LOCATED_IN type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/organisation_isLocatedIn_place.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: REPLY_OF type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_replyOf_comment.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: REPLY_OF type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_replyOf_post.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: STUDY_AT type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_studyAt_organisation.csv" fields: [_c2] nebula.fields: [classYear] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: WORK_AT type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_workAt_organisation.csv" fields: [_c2] nebula.fields: [workFrom] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false }
{ name: IS_SUBCLASS_OF type: { source: csv sink: client } path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tagclass_isSubclassOf_tagclass.csv" fields: [] nebula.fields: [] source: { field: _c0 } target: { field: _c1 } batch: 2000 partition: 180 separator: | header: false } ]}
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在上面的第一次配置 tag 和 edge 的时候，我增加了一些字段说明，具体的大家可以翻阅下 NebulaGraph Exchange 的文档来获得更详细的说明：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv/
06. Spark 提交参数配置
Spark 集群有三个节点，每个节点配置为 96 core， 256 G 内存。
配置的 Spark 提交命令如下：
spark-submit --master "spark://127.0.0.1:7077" \--driver-memory=2G \--executor-memory=30G \--total-executor-cores=120 \--executor-cores=10 \--num-executors=3 \ // 对 standalone 模式无效--class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange \nebula-exchange_spark_2.4-3.3.0.jar -c app.conf
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07. 测试结果
在测试中，我们修改了 NebulaGraph Exchange 配置文件中的 batch 数、partition 数和 spark-submit 提交命令中的 total-executor-cores 数来调整导入的并发度，导入结果如下：
当 max_subcompaction 为 64 时，NebulaGraph 机器的磁盘和网络 io 使用情况（时间 15：00 之后的部分）如下：
在进行导入时，storaged 服务的 max_subcompaction 配置对导入性能有很大影响。当 NebulaGraph 机器的 io 达到极限时，应用层的配置参数对导入性能影响甚微。
08. 关键性能字段
这里，再单独拉出来关键字段来讲下，大家可以根据自身的数据量、机器配置来调整相关参数。
NebulaGraph Exchange 的 app.conf
这里需要重点关注前面两个字段，当然后面的字段也不是不重要：
partition，根据 Spark 集群的机器核数决定 partition 配置项的值。partition 的值是 spark-submit 命令中配置的总核数的 2-3 倍，其中：总核数 = num-executors * executor-cores。
batch，client 向 graphd 发送的一个请求中有多少条数据。在该实践中采用的 LDBC 数据集的 tag 属性不超过 10 个，设置的 batch 数为 2,000。如果 tag 或 edgeType 属性多且字节数多，batch 可以调小，反之，则调大。
nebula.connection.timeout，NebulaGraph 客户端与服务端连接和请求的超时时间。若网络环境较差，数据导入过程出现 "connection timed out"，可适当调大该参数。（read timed out 与该配置无关）
nebula.error.max，允许发生的最大失败次数。当客户端向服务端发送请求的失败数超过该值，则 NebulaGraph Exchange 退出。
nebula.error.output，导入失败的数据会被存入该目录。
nebula.rate.limit，采用令牌桶限制 NebulaGraph Exchange 向 NebulaGraph 发送请求的速度，limit 值为每秒向令牌桶中创建的令牌数。
nebula.rate.timeout，当速度受阻无法获取令牌时，允许最大等待的时间，超过该时间获取不到令牌则 NebulaGraph Exchange 退出。单位：ms。
Spark 的 spark-submit
这里主要讲下 spark-submit 命令关键性使用指引，详细内容可参考 Spark 文档：https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html
spark-submit 有多种提交方式，这里以 standalone 和 yarn 两种为例：
standalone 模式：spark://master_ip:port
yarn 模式：由于 yarn cluster 模式下会随机选择一台机器作为 driver 进行 job 提交。如果作为 driver 的那个机器中没有 NebulaGraph Exchange 的 jar 包和配置文件，会出现 "ClassNotFound" 的异常，参考论坛帖子：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/9766。所以，yarn 模式下需要在 spark-submit 命令中配置以下参数：
--files app.conf \--conf spark.driver.extraClassPath=./ \ // 指定 NebulaGraph Exchange jar 包和配置文件所在的目录--conf spark.executor.extraClassPath=./ \ // 指定 NebulaGraph Exchange jar 包和配置文件所在的目录
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除了提交模式之外，spark-submit 还有一些参数需要关注下：
--driver-memory，给 spark driver 节点分配的内存。client 模式（还有 sst 模式）导入时，该值可采用默认值不进行配置，因为没有 reduce 操作需要用到 driver 内存。
--executor-memory，根据源数据的 size M 和 partition 数 p 进行配置，可配置成 2*（ M/p）。
--total-executor-cores，standalone 模式下 Spark 应用程序可用的总 cores，可根据 Spark 集群的总 cores 来配。
--executor-cores，每个 executor 分配的核数。在每个 executor 内部，多个 core 意味着多线程共享 executor 的内存。可以设置为 5-10，根据集群节点核数自行调节。
--num-executors，yarn 模式下申请的 executor 的数量，根据集群节点数来配置。可以设置为 ((节点核数-其他程序预留核数)/executor-cores)*集群节点数，根据节点资源自行调节。比如，一个 Spark 集群有三台节点，每节点有 64 核，executor-cores 设置为 10，节点中为其他程序预留 14 核，则 num-executors 可设置为 15，由公式推断而出 ((64-14)/10)*3 = 15。
其他调优
在该实践中，NebulaGraph 除第二步骤提到的优化配置，其他配置均采用系统默认配置，NebulaGraph Exchange 的导入并发度最小为 90，batch 为 2,000。当提高应用程序的并发度时或 batch 数时，导入性能无法再提升。因此可以在优化 NebulaGraph storaged 配置的基础上，适当调整并发度和 batch 数，在自己环境中得到两者的平衡，使导入过程达到一个最佳性能。
关于 Spark 的 total-executor-cores、executor-cores、num-executors 和配置文件中的 partition 的关系：
在 standalone 模式下，启动多少个 executor 是由 --total-executor-cores 和 --executor-cores 两个参数来决定的，如果设定的 --total-executor-cores 是 10，--executor-cores 是 5，则一共会启动两个 executor。此时给应用程序分配的总核数是 total-executor-cores的值。
在 yarn 模式下，启动多少个 executor 是由 num-executors 来决定的，此时给应用程序分配的总核数是 executor-cores * num-executors 的值。
在 Spark 中可执行任务的 worker 一共是分配给应用程序的总 cores 数个，应用程序中的任务数有 partition 数个。如果任务数偏少，会导致前面设置的 executor 及 core 的参数无效，比如 partition 只有 1，那么 90% 的 executor 进程可能就一直在空闲着没有任务可执行。Spark 官网给出的建议是 partition 可设置为分配的总 cores 的 2-3 倍，如 executor 的总 CPU core 数量为 100，那么建议设置 partition 为 200 或 300。
0. 如何选择数据导入工具
想必通过上面的内容大家对 NebulaGraph Exchange 的数据导入性能有了一定的了解，下图为 NebulaGraph 数据导入工具的分布图：
感兴趣的小伙伴可以阅读文档 https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/20.appendix/write-tools/ 了解具体的选择事项。
谢谢你读完本文 (///▽///)
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