使用Hadoop同步Neo4j数据（亿级）

Hadoop环境下进行Neo4j数据（亿级）同步

使用场景

1. 使用远程csv文件进行数据同步，而不是本地csv文件
2. 使用hdfs协议进行数据传输
3. 使用hive生成数据文件

环境准备

CDH6

Neo4j==5.4

apoc-5.4.0-extended.jar

apoc-5.4.1-core.jar

APOC

由于APOC依赖于Neo4j的内部API，因此您需要使用匹配的APOC版本进行Neo4j安装。确保前两个版本号在Neo4j和APOC之间匹配。

转到此处查看所有APOC扩展版本，并下载二进制jar以放入

$NEO4J_HOME/plugins

文件夹中。

将jar文件移动到插件文件夹后，您必须重新启动neo4j`neo4j restart

官方文档说明

https://neo4j.com/labs/apoc/5/installation/

https://neo4j.com/labs/apoc/5/overview/apoc.load/apoc.load.csv/

Neo4j 导入数据的方式对比

导入数据的几种方式有：

• 使用 Cypher create 语句，为每一条数据写一个 create
• 使用 Cypher load csv 语句，将数据转成 CSV 格式，通过 LOAD CSV 读取数据
• 使用 APOC 插件，它提供了很多导入和导出的函数和过程
• 使用编程语言（Java，Python，JS，C#，Go）导入数据
• 使用 neo4j-admin 工具导入数据
• 使用 ETL 工具导入数据

这些方式的效率和难易度各有不同。一般来说：

• 如果数据量很小（几千条），可以使用 Cypher create 语句或者 APOC 插件
• 如果数据量较大（几百万条），可以使用 Cypher load csv 语句或者编程语言
• 如果数据量非常大（上亿条），可以使用 neo4j-admin 工具或者 ETL 工具

使用 Cypher load csv 语句导入数据的过程

1. 使用 Hive 生成对应的 csv 文件数据

• 注意 hive 表的文件格式
• hive 表插入数据后，会生成N个文件在 HDFS 目录
• 遍历HDFS数据文件，进行 load csv 操作
• 对每条数据生成唯一标识，方便日后进行增量更新

CREATE TABLE `node_company_table`(
  `company_id` string COMMENT '企业唯一标识',
  `company_name` string COMMENT '企业名称'
) COMMENT '节点-企业信息'
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "separatorChar" = ",", -- 字段分隔符
  "quoteChar" = "\"", -- 引号字符
  "escapeChar" = "\\" -- 转义字符
)STORED AS TEXTFILE;

CREATE TABLE `node_person_table`(
  `person_id` string COMMENT '人物唯一标识',
  `person_name` string COMMENT '人物名称'
) COMMENT '节点-人物信息'
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "separatorChar" = ",", -- 字段分隔符
  "quoteChar" = "\"", -- 引号字符
  "escapeChar" = "\\" -- 转义字符
)STORED AS TEXTFILE;

CREATE TABLE `rel_invest_company_person_table`(,
  `company_id` string COMMENT '企业唯一标识',
  `person_id` string COMMENT '人物唯一标识'
) COMMENT '关系-企业和人物的投资关系'
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "separatorChar" = ",", -- 字段分隔符
  "quoteChar" = "\"", -- 引号字符
  "escapeChar" = "\\" -- 转义字符
)STORED AS TEXTFILE;

CREATE TABLE `rel_invest_company_table`(,
  `company_id` string COMMENT '企业唯一标识',
  `relation_company_id` string COMMENT '关联企业唯一标识'
) COMMENT '关系-企业和企业的投资关系'
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
  "separatorChar" = ",", -- 字段分隔符
  "quoteChar" = "\"", -- 引号字符
  "escapeChar" = "\\" -- 转义字符
)STORED AS TEXTFILE;

2. 使用 python 读取 HDFS 目录

• 使用 HDFS WEBHDFS 服务读取数据目录

defget_files(self, dir_path):
    httpfs = f"http://xx.xx.xx.x:14000/webhdfs/v1/
    params ={"op":"LISTSTATUS","user.name":"httpfs"}
    res = requests.get(url=httpfs + dir_path, params=params)
    file_statuses = res.json()return file_statuses['FileStatuses']['FileStatus']

3. 使用 Cypher load csv 语句导入数据

• apoc.load.csv 支持使用 hdfs 协议数据导入 所以就不再采用 httpfs 协议的方式进行远程 csv 文件导入

下面以导入 company 节点数据为例

defcreate_company_node():
    dir_path ="hdfs_path/node_company_table/"forfilein get_files(dir_path):
        cql1 =f"WITH '{hdfs_url}/{dir_path}/{file['pathSuffix']}' AS url CALL apoc.load.csv(url,{{sep:'\001',quoteChar:'\u0000'}}) " \
                "yield lineNo,list return list"
        cql2 ="MERGE (n:Company {company_id: list[0]}) set n={company_id: list[0],company_name: list[1]}"
        cql =f"CALL apoc.periodic.iterate(\"{cql1}\",\"{cql2}\",{{batchSize:1000, iterateList:true, parallel:true}})"print(cql)with self.driver.session()as session:
            session.run(cql)

事务分批处理

为了处理大文件，

CALL ... IN TRANSACTIONS

可以和

LOAD CSV

一起使用，但你必须注意Eager操作可能会破坏这种行为。
在apoc中，你也可以将任何数据源与

apoc.periodic.iterate

结合起来以实现同样的目的。

CALL apoc.periodic.iterate('
CALL apoc.load.csv({hdfs_file_path}) yield map as row return row
','
CREATE (p:Person) SET p = row
', {batchSize:10000, iterateList:true, parallel:true});

WITH {hdfs_file_path} AS url
CALL apoc.load.csv(url,{sep:'\001'}) yield lineNo,list 
CALL {WITH list MERGE (n:Company {company_id: list[0]}) set n={company_id: list[0], company_name: list[1]}}
IN TRANSACTIONS

总结

1. 本次实践，导入企业节点约9000万、人物节点1.4亿、投资关系1.6亿，因没进行具体的时效记录，只能估算花费时间约1.5h
2. 导入数据关系时，因采用merge操作出现了事务锁异常，导致部分batch导入失败，采取了以下措施

• 优化 cypher 语句，使用 MERGE ON CREATE SET 语句来设置属性，减少不必要的 merge 操作
• 减小 apoc.periodic.iterate batchSize
• 执行 cypher 语句时，在脚本上做异常处理，记录异常，并重复执行。