Nebula Graph Database：如何在 pyspark 中使用 spark-connector 写入数据？

【问题标题】：NebulaGraph Database: How to write data with spark-connector in pyspark?Nebula Graph Database：如何在 pyspark 中使用 spark-connector 写入数据？
【发布时间】：2022-10-02 23:19:36
【问题描述】：

在示例中，我看到了在 scala 中写入数据的方式。有没有办法在 python 中编写星云图数据？

/spark/bin/pyspark --driver-class-path nebula-spark-connector-3.0.0.jar --jars nebula-spark-connector-3.0.0.jar

df = spark.read.format(
  \"com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource\").option(
    \"type\", \"vertex\").option(
    \"spaceName\", \"basketballplayer\").option(
    \"label\", \"player\").option(
    \"returnCols\", \"name,age\").option(
    \"metaAddress\", \"metad0:9559\").option(
    \"partitionNumber\", 1).load()

标签： nebula-graph

【解决方案1】：

pyspark 似乎已经被 nebula-spark-connector 支持。相关问题已解决并关闭on Github Issue #19。

如果您在 Github 项目 README 上搜索“pyspark”，您会看到一些示例。
只需确保在启动 spark 应用程序之前在 SparkConf 中设置 spark-connector jar 文件的路径即可。

README 中的示例：

df.write.format("com.vesoft.nebula.connector.NebulaDataSource").option(
    "type", "vertex").option(
    "spaceName", "basketballplayer").option(
    "label", "player").option(
    "vidPolicy", "").option(
    "vertexField", "_vertexId").option(
    "batch", 1).option(
    "metaAddress", "metad0:9559").option(
    "graphAddress", "graphd1:9669").option(
    "passwd", "nebula").option(
    "user", "root").save()

【讨论】：