DseGraphFrameでのTinkerPop APIサポート

サポートされているメソッド

DseGraphFrameは、E()とV()の2つのメソッドを定義して、TinkerPopグラフの探索ソースを模倣します。これらのメソッドによって、以下に定義するすべてのメソッドを持つGraphTraversalが返されます。限られた一連のTinkerPopのStepクラスのみがサポートされています。以下の表以外の手順を実行すると、UnsupportedExceptionがスローされます。

このクエリーによって、お互いを知っている人物が検索されるほか、as()メソッドとselect()メソッドが示されています。

g.V().as("a").out("knows").as("b").out("knows")
  .where(P.eq("a")).select("a", "b").by("name").show

+-----+-----+
|  a  |  b  |
+-----+-----+
|Alice| Bob |
| Bob |Alice|
+-----+-----+

DseGraphFrameを使用すると、数百万もの頂点やエッジを一度に削除できるため、Gremlin OLAPやOLTPよりもはるかに高速でプロパティの一括更新を行うことができます。

たとえば、このクエリーでは、すべてのperson頂点とこれに関連するエッジが削除されます。

g.V().hasLabel("person").drop().iterate()

ScalaでのDseGraphFrameの使用

GraphTraversalはJavaインターフェースで、Java　Iteratorインターフェイスを拡張します。探索の結果をDataFrameとして繰り返すには、df()メソッドを使用します。DseGraphFrameでは、DataFrameへの暗黙的変換がサポートされています。

以下の例では、TinkerPopを使用してグラフの頂点を探索し、結果をDataFrameとして表示します。

g.V().out().show

場合によっては、TinkerPop Java APIを使用して、正しいTinkerPopオブジェクトを取得しなければならないことがあります。

たとえば、DSE Graph Idオブジェクトを抽出するには、Traversal JavaイテレータをScalaイテレータに変換して、IdのTinkerPop表示に直接アクセスできるようにします。このメソッドを使用すると、IdのDataFrame String表示を返すDataFrameメソッドの代わりに、元のIdを使用することができます。また、toList()メソッドとtoSet()メソッドを使用して、適切なIDを設定することもできます。

import scala.collection.JavaConverters._
for(i <-g.V().id().asScala) println (i)

{~label=vertex, community_id=748226688, member_id=0}
{~label=custom, name=Name, value=1}

g.V.id.toSet

res18: java.util.Set[Object] = [{~label=demigod, community_id=224391936, member_id=0}, ...

TinkerPopのP（述語）クラスとT（定数）クラスはSparkシェルによって自動的にインポートされます。

g.E().groupCount().by(T.label)
g.V().has("age", P.gt(30)).show

スタンドアローン・アプリケーションの場合は、これらのクラスをインポートします。

import org.apache.tinkerpop.gremlin.structure.T
import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.P
import org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.dsl.graph.__

Scalaは、特にSparkシェルにおいて戻り値の型を推測できないことがあります。この型のプロパティ値は明示的に指定する必要があります。

g.V().values[Any]("name").next()

また、同様に以下のように指定します。

val n: String = g.V().values("name").next()

プロパティを削除する際も、型を明示的に設定してください。

g.V().properties[Any]("age", "name").drop().iterate()

この例では、型を指定する必要がないため、DataFrame APIを使用する方が簡単です。

g.V().properties("age", "name").drop().show()

++
||
++
++

g.V().values("age").show()

+-----+
|  age|
+-----+
|10000|

g.V().has("name", "Alice").outE("created").hasNext()

g.V().groupCount().by(label).next()

g.V().property("age", 10).iterate()

g.V().has("name", "Alice").out("knows").toList()