Hadoop（HDFS）からのデータの読み込み

DSE Graph Loaderを使用してHadoop（HDFS）からデータを読み込む方法。

• 必要に応じて、マッピング・スクリプトに構成を追加します。
• HDFS上に存在するCSVデータの例：

  // SAMPLE INPUT 
  // For the author.csv file:           
  // name|gender                    
  // Julia Child|F          
  // For the book.csv file:     
  // name|year|ISBN                
  // Simca's Cuisine: 100 Classic French Recipes for Every Occasion|1972|0-394-40152-2
  // For the authorBook.csv file:       
  // bname|aname                    
  // Simca's Cuisine: 100 Classic French Recipes for Every Occasion|Simone Beck

  頂点ラベルauthorとbookの両方にプロパティ・キーnameが使用されるため、authorBookファイルでは、著者名と本の名前に変数anameとbnameがそれぞれ使用されます。これらの変数は、author頂点とbook頂点の間にエッジを作成するために使用されるマッピング・ロジックで使用されます。

• HDFSリファレンスdfs_uriおよびファイル名を使用してデータ入力を指定します。

  
  // DATA INPUT   
  // Define the data input sources  /
  // dfs_uri specifies the URI to the HDFS directory in which the files are stored 
  
  dfs_uri = 'hdfs://hadoopNode:9000/food/'
  authorInput = File.csv(dfs_uri + 'author.csv.gz').
      gzip().
      delimiter('|')
  bookInput = File.csv(dfs_uri + 'book.csv.gz').
      gzip().
      delimiter('|')
  authorBookInput = File.csv(dfs_uri + 'authorBook.csv.gz').
      gzip().
      delimiter('|')
  

  この例では、圧縮ファイルと追加手順gzip()を使用します。
• マッピング・スクリプトの本文を作成します。マッピング・スクリプトのこの部分は、ファイル形式に関係なく同じです。
• テキストの読み込みに、DSE Graph Loaderをdry runとして実行するには、次のコマンドを使用します。

  graphloader authorBookMappingHDFS.groovy -graph testHDFS -address localhost -dryrun true

  テスト目的の場合、graphloaderの実行前に、指定されたグラフが存在する必要はありません。ただし、プロダクション・アプリケーションの場合は、グラフとスキーマを作成してから、graphloaderを使用する必要があります。-dryrun trueオプションは、データを読み込まずにコマンドを実行します。

• 読み込みスクリプトの全文は次のようになります。

  // SAMPLE INPUT
  // For the author.csv file:           
  // name|gender                    
  // Julia Child|F          
  // For the book.csv file:     
  // name|year|ISBN                
  // Simca's Cuisine: 100 Classic French Recipes for Every Occasion|1972|0-394-40152-2
  // For the authorBook.csv file:       
  // bname|aname                    
  // Simca's Cuisine: 100 Classic French Recipes for Every Occasion|Simone Beck
  
  // CONFIGURATION  
  // Configures the data loader to create the schema 
  
  config create_schema: true, load_new: true, preparation: true
  
  // DATA INPUT        
  // Define the data input sources     
  // dfs_uri specifies the URI to the HDFS directory in which the files are stored 
  
  dfs_uri = 'hdfs://hadoopNode:9000/food/'
  authorInput = File.csv(dfs_uri + 'author.csv.gz').
      gzip().
      delimiter('|')
  bookInput = File.csv(dfs_uri + 'book.csv.gz').
      gzip().
      delimiter('|')
  authorBookInput = File.csv(dfs_uri + 'authorBook.csv.gz').
      gzip().
      delimiter('|')
  
  
  // Specifies what data source to load using which mapper (as defined inline)
    
  load(authorInput).asVertices {
      label "author"
      key "name"
  }
  
  load(bookInput).asVertices {
      label "book"
      key "name"
  }
  
  load(authorBookInput).asEdges {
      label "authored"
      outV "aname", {
          label "author"
          key "name"
      }
      inV "bname", {
          label "book"
          key "name"
      }
  }