TinkerPop集成Hadoop+Spark

前言

前面介绍了TinkerPop集成Neo4j的配置方法，并且实现了HA操作。这里有一个突出问题就是不管是使用Neo4j，还是自带的TinkerGraph都不可避免的面临一个问题——大数据量场景，也即分布式问题。鉴于此，Tinkerpop还提供了和Hadoop+Spark的集成解决方案，从而解决单节点问题。但是由于Spark中的数据一致性问题，不能修改数据，所以这种方案不能修改数据，也不能新增数据，只适合用来查询、计算，不得不说这是一个很大的缺点。如果有同学有更好的解决方法，欢迎在下面留言交流。另外，本文的所有操作同样都以Tinkerpop Server 3.4.4为例。

TinkerPop集成Hadoop+Spark

在Tinkerpop官网中已经给出了和Hadoop+Spark的集成方法，但是有两个问题。第一，所有的操作都是基于console完成的，没有server的操作步骤；第二，在使用SparkGraphComputer时，master都是local模式，对于使用YARN作为资源管理器的时候，参照官网资料往往是调试不成功的。原因主要有三点：

SparkGraphComputer会创建自己的SparkContext，而不是通过spark-submit获取配置信息。
对于Spark运行在YARN上的模式，直到Tinkerpop 3.2.7/3.3.1版本之后才支持。
集群的Spark依赖包很可能会和Tinkerpop的依赖产生冲突。

另外，在配置过程中，还需要指定Hadoop的依赖包目录信息和Tinkerpop Spark的驱动包路径，并且这一步往往是成功的关键。详细步骤如下：

安装Hadoop和Spark依赖
./gremlin-server.sh install org.apache.tinkerpop hadoop-gremlin 3.4.4
./gremlin-server.sh install org.apache.tinkerpop spark-gremlin 3.4.4
将Tinkerpop_HOME/ext/spark-gremlin/lib目录下的所有文件打包为spark-gremlin.zip文件（不需要新建spark-gremlin目录，直接打包所有jar包），并放置在/tmp/目录（任意位置都可以）。

制作启动文件spark-yarn.sh，放在Tinkerpop_HOME/bin目录下，内容如下：

GREMLIN_HOME=/home/apache-tinkerpop-gremlin-server-3.4.4
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export CLASSPATH=$HADOOP_CONF_DIR
export JAVA_OPTIONS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native:$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64"
cd $GREMLIN_HOME
[ ! -e empty ] && mkdir empty
export HADOOP_GREMLIN_LIBS=$GREMLIN_HOME/empty
bin/gremlin.sh conf/gremlin-server-spark.yaml

修改Tinkerpop_HOME/conf目录下的hadoop-gryo.properties配置文件如下。Tinkerpop Server通常不提供该文件，可以从Tinkerpop Console的 conf/hadoop目录下拷贝一份，或者新建也可以（根据自己的配置信息修改即可）。

gremlin.graph=org.apache.tinkerpop.gremlin.hadoop.structure.HadoopGraph
gremlin.hadoop.graphReader=org.apache.tinkerpop.gremlin.hadoop.structure.io.gryo.GryoInputFormat
gremlin.hadoop.graphWriter=org.apache.tinkerpop.gremlin.hadoop.structure.io.gryo.GryoOutputFormat
gremlin.hadoop.jarsInDistributedCache=true
gremlin.hadoop.defaultGraphComputer=org.apache.tinkerpop.gremlin.spark.process.computer.SparkGraphComputer

gremlin.hadoop.inputLocation=tinkerpop-modern.kryo
gremlin.hadoop.outputLocation=output

####################################
# SparkGraphComputer Configuration #
####################################
spark.master=yarn
spark.submit.deployMode=client
spark.executor.memory=1g
spark.yarn.archive=/tmp/spark-gremlin.zip
spark.yarn.appMasterEnv.CLASSPATH=./__spark_libs__/*:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
spark.executor.extraClassPath=./__spark_libs__/*:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
spark.driver.extraLibraryPath=/usr/local/hadoop/lib/native:/usr/local/hadoop/lib/native/Linux-amd64-64
spark.executor.extraLibraryPath=/usr/local/hadoop/lib/native:/usr/local/hadoop/lib/native/Linux-amd64-64
spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.kryo.registrator=org.apache.tinkerpop.gremlin.spark.structure.io.gryo.GryoRegistrator
# spark.serializer=org.apache.tinkerpop.gremlin.spark.structure.io.gryo.GryoSerializer (3.2.x model)
gremlin.spark.graphStorageLevel=MEMORY_AND_DISK
gremlin.spark.persistContext=true