本文为您介绍Maxgraph Writer支持的数据类型、字段映射和数据源等参数及配置示例。

说明 如果您需要导入自己的MaxCompute表至Maxgraph，请先在源端MaxCompute项目中授予Maxgraph build账号读取源端MaxCompute表的权限。请联系Maxgraph管理员提供关于授权的Maxgraph build账号。
您可以通过创建数据和上线数据等操作，导入MaxCompute表至Maxgraph。
  1. Maxgraph读取您的MaxCompute表，根据MaxCompute表中的列到Maxgraph中点或边的映射关系，执行一个MapReduce作业。该MapReduce作业会将数据处理为Maxgraph内部存储需要的数据格式。
  2. Maxgraph将上一步处理好的数据载入Maxgraph的存储。

参数说明

参数 描述 是否必选 默认值
endpoint Maxgraph的URL。 是 无
graphName 图实例的名称。 是 无
accessId 用户名。 是 无
accessKey 用户密码。 是 无
label 标签名，即点或边的名称。 是 无
labelType 标签类型，只能选择vertex或edge其中一种类型。 是 无
srcLabel 边的起点标签，仅在导入边时使用。 是 无
dstLabel 边的终点标签，仅在导入边时使用。 是 无
splitSize 创建数据过程中MapReduce作业的分片大小。 否 256MB
onlineMode 数据上线模式，包括partition和type。两者区别如下：
  • 以partition模式上线，在上线过程中可能会查询到旧数据与新数据混合的结果，但是保证最终一致性，上线速度较快。
  • 以type模式上线，只有数据上线成功后才能查询到新上线的数据，在数据上线过程中只能查询到旧的数据（假如存在旧的数据），上线速度较慢。
 否 type
column 点的属性名，仅导入点时使用。 是 无
name 属性的名称。 仅导入边时必填 无
propertyType 属性的类型，包括srcPrimaryKey、dstPrimaryKey和edgeProperty。 仅导入边时必填 无
srcPrimaryKey 起点主键，仅导入边时使用。 仅导入边时必填 无
dstPrimaryKey 终点主键，仅导入边时使用。 仅导入边时必填 无
edgeProperty 边的属性，如果边没有属性，可以不填。 否 无

功能说明

使用脚本模式开发的详情请参见通过脚本模式配置任务。

Maxgraph中点和边的导入配置不一致，所以Maxgraph Writer需要区分点和边。
  • 点配置示例 
    {
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 1 //配置channel为1即可。
      },
      "errorLimit": {
        "record": 1000
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "odpsreader",
          "parameter": {
            "accessId": "*****",
            "accessKey": "*****",
            "project": "maxgraph_dev",
            "table": "maxgraph_demo_person",
            "column": [ //对应MaxCompute表的column名称，与Writer配置项中的column一一对应。
              "id",
              "name",
              "age"
            ],
            "packageAuthorizedProject": "biggraph_dev",
            "splitMode": "record",
            "odpsServer": "******"
          }
        },
        "writer": {
          "name": "maxgraphwriter",
          "parameter": {
            "endpoint": "http://graph.alibaba.net",
            "graphName": "xxx",
            "accessId": "xxx",
            "accessKey": "xxx",
            "label": "person",
            "labelType": "vertex",
            "onlineMode": "partition",
            "splitSize": "256",
            "column": [ //对应Maxgraph vertex的属性名，与reader配置项中的column一一对应。
              "id",
              "name",
              "age"
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}
  • 边配置示例 
    {
  "job": {
    "setting": {
      "speed": {
        "channel": 1 //配置channel为1即可。
      },
      "errorLimit": {
        "record": 1000
      }
    },
    "content": [
      {
        "reader": {
          "name": "odpsreader",
          "parameter": {
            "accessId": "*****",
            "accessKey": "*****",
            "project": "maxgraph_dev",
            "table": "maxgraph_demo_knows",
            "column": [
              "person_id",
              "person_id2",
              "weight",
              "id"
            ],
            "packageAuthorizedProject": "biggraph_dev",
            "splitMode": "record",
            "odpsServer": "****"
          }
        },
        "writer": {
          "name": "maxgraphwriter",
          "parameter": {
            "endpoint": "http://graph.alibaba.net",
            "graphName": "xxx",
            "accessId": "xxx",
            "accessKey": "xxx",
            "label": "knows",
            "labelType": "edge",
            "srcLabel": "person",
            "dstLabel": "person",
            "onlineMode": "partition",
            "splitSize": "256",
            "column": [ 
              {
                "name": "id", //对应的在graph中的属性名。
                "propertyType": "srcPrimaryKey" //对应该属性的类型，主要用来标识是起点、终点还是边的属性。
              },
              {
                "name": "id",
                "propertyType": "dstPrimaryKey"
              },
              {
                "name": "weight",
                "propertyType": "edgeProperty"
              },
              {
                "name": "id",
                "propertyType": "edgeProperty"
              }
            ]
          }
        }
      }
    ]
  }
}