Spark OLAPジョブでのNorthwindデモ・グラフの使用

Northwindデモ・グラフ・データに対してOLAPクエリーを実行します。

DSEデモに含まれているNorthwindデモでは、架空の証券会社に関するデータのグラフを作成するためのスクリプトを取り扱っています。

このタスクでは、Gremlin Consoleを使用してNorthwindグラフを作成し、グラフの一部分のスナップショットを取得して、SparkGraphComputerを使用してサブグラフでカウント操作を実行します。

始める前に

データ・センターで、DSE Graph、DSE Search、およびDSE Analyticsモードを有効にします。
DSE Graph Loaderをインストールします。
グラフ・サンプルのGitリポジトリを、Gremlin Consoleをインストールしているマシンに複製します。
```
$ git clone https://github.com/datastax/graph-examples.git
```

手順

graphloaderツールを使用して、Northwindグラフと補足データを読み込みます。

$ graphloader -graph northwind -address localhost graph-examples/northwind/northwind-mapping.groovy -inputpath graph-examples/northwind/data $ graphloader -graph northwind -address localhost graph-examples/northwind/supplemental-data-mapping.groovy -inputpath graph-examples/northwind/data/

dse gremlin-consoleコマンドを使用して、Gremlin Consoleを起動します。
```
$ dse gremlin-console
```
デフォルトのOLTP探索ソースを使用して、Northwindグラフに探索の別名を割り当てます。
```
gremlin> :remote config alias g northwind.g
```
スキーマ・モードをDevelopmentに設定します。

接続されたグラフ・データベースのスキーマの変更を許可するには、セッションごとにモードをDevelopmentに設定する必要があります。DSE Graphのデフォルトのスキーマ・モードはProductionです。このモードの場合は、グラフのスキーマを変更できません。
```
gremlin> schema.config().option('graph.schema_mode').set('Development')
```

スキャンとラムダを使用できるようにします。

gremlin> schema.config().option('graph.allow_scan').set('true')
gemline> graph.schema().config().option('graph.traversal_sources.g.restrict_lambda').set(false)

northwindグラフのスキーマを確認します。
```
gremlin> schema.describe()
```
Northwind分析OLAP探索ソースaに探索の別名を割り当てます。1回限りの分析クエリーの場合は、OLAP探索ソースに別名gを割り当てます。
```
gremlin> :remote config alias g northwind.a
```
```
==>g=northwind.a
```
OLAP探索ソースを使用して頂点の数をカウントします。
```
gremlin> g.V().count() ==>3294
```
OLAP探索ソースdatabase name.aに別名gを割り当てると、DSE Analyticsはワークロード・バックエンドになります。
graph.snapshot()を使用して、サブグラフをスナップショットに格納します。
1つのセッションでグラフに対して複数のOLAPクエリーを実行する必要がある場合は、探索ソースとしてグラフのスナップショットを使用します。
```
gremlin> employees = graph.snapshot().vertices('employee').create() ==>graphtraversalsource[hadoopgraph[persistedinputrdd->persistedoutputrdd], sparkgraphcomputer]
```
```
gremlin> categories = graph.snapshot().vertices('category').create() ==>graphtraversalsource[hadoopgraph[persistedinputrdd->persistedoutputrdd], sparkgraphcomputer]
```
snapshot()メソッドでは、SparkGraphComputerを使用してOLAP探索ソースを返します。
スナップショット・グラフで操作を実行します。
スナップショット・グラフで従業員の頂点の数をカウントします。
```
gremlin> employees.V().count() ==> 9
```
スナップショット・グラフでカテゴリーの頂点の数をカウントします。
```
gremlin> categories.V().count() ==> 8
```