Pyspark分布式访问NebulaGraph图数据库

本教程以部署单机版Spark为例进行演示，正式环境可部署集群版Spark

一、安装 Java

PySpark 依赖于 Spark，而 Spark 又依赖于 Java，所以，首先要确保你的机器上安装了 Java。

1、下载安装java8

sudo apt update
sudo apt install openjdk-8-jdk

2、配置环境变量

nano ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

source ~/.bashrc

二、本地安装Spark

1、下载 Spark

访问 Spark 官网下载页面，选择你需要的版本(例如，选择 3.x和 Hadoop 3.x)，然后用 wget 下载，本教程使用Spark2.4.0 

wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgz

2、解压 Spark 压缩包

tar -xvzf spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgz

3、移动到目录 /opt/spark

 sudo mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.6 /opt/spark

4、配置环境变量

为了让 Spark 能在命令行中使用，你需要设置环境变量。打开.bashrc 文件:

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容:

在此步骤将python解释器一起进行配置（本教程使用的是python 3.7）

export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$PYTHONPATH
export PYSPARK_PYTHON=/home/dell/anaconda3/envs/pyspark_env/bin/python

source ~/.bashrc

三、Python环境安装Pyspark第三方库

Pyspark第三方库版本尽量与Spark版本一直，本教程都为2.4.0

pip install pyspark==2.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

四、Pyspark验证安装

在终端输入：

pyspark

你应该能看到类似以下的输出：

五、nebula-spark-connector下载

Nebula-Spark-Connector 是一个用于将 Nebula Graph 数据库与 Apache Spark 集成的连接器，它使得用户能够在 Spark 环境中轻松地读取、写入和处理 Nebula Graph 数据库中的图数据。

必须下载此组件。

spark使用2.x版本，Nebula-Spark-Connector尽量使用3.3以下版本。

Nebula-Spark-Connector下载地址：

https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-spark-connector/

六、Pyspark连接NebulaGraph

from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder \.appName("NebulaVisualization") \.master("local[*]") \.config("spark.jars", "/mnt/data/nebula-spark-connector-3.3.0.jar") \.config("spark.driver.extraClassPath", "/mnt/data/nebula-spark-connector-3.3.0.jar") \.config("spark.executor.extraClassPath", "/mnt/data/nebula-spark-connector-3.3.0.jar") \.getOrCreate()
spark.sparkContext.setLogLevel("ERROR")try:df = spark.read \.format("com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource") \.option("metaAddress", "10.2.7.209:9559") \.option("spaceName", "construction_ontology") \.option("label", "dependsOnPreTask") \.option("type", "edge") \.option("returnCols", "") \.option("partitionNumber", "10") \.option("nebula.user", "root") \.option("nebula.password", "nebula") \.load()df.show()print("连接器验证成功！")except Exception as e:print(f"连接器验证失败：{e}")
finally:spark.stop()

注意：spark参数 spark.jars、spark.driver.extraClassPath、

spark.executor.extraClassPath需要配置第四步下载的nebula-spark-connector jar