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为什么我的 Nebula-Spark-Connector、Nebula-Algorithm 连不上 K8s 部署的 Nebula Graph 集群？

Wey Gu  收录于  类别 Nebula Graph
     约 629 字  预计阅读 3 分钟 
一文了解 K8s 部署的 Nebula Graph 集群的 Nebula-Algorithm 使用方法。

一文了解 K8s 部署的 Nebula Graph 集群的 Nebula-Algorithm 使用方法。

最方便的方法是将 Nebula Algorithm/ Spark 运行在与 Nebula-Operator 相同的网络命名空间里，将 show hosts meta 的 MetaD 域名:端口 格式的地址填进配置里就可以了。

注：需要 2.6.2 或者更新的版本，Spark-Connector/Algorithm 才支持域名形式的 MetaD 地址。

  • 获取 MetaD 地址
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(root@nebula) [(none)]> show hosts meta
+------------------------------------------------------------------+------+----------+--------+--------------+---------+
| Host                                                             | Port | Status   | Role   | Git Info Sha | Version |
+------------------------------------------------------------------+------+----------+--------+--------------+---------+
| "nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local" | 9559 | "ONLINE" | "META" | "d113f4a"    | "2.6.2" |
+------------------------------------------------------------------+------+----------+--------+--------------+---------+
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Mon, 14 Feb 2022 08:22:33 UTC
  • 填写 Algorithm 的配置文件

Ref: https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/blob/master/nebula-algorithm/src/main/resources/application.conf

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# ...
  nebula: {
    # algo's data source from Nebula. If data.source is nebula, then this nebula.read config can be valid.
    read: {
        # Nebula metad server address, multiple addresses are split by English comma
        metaAddress: "nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local:9559"
#...
  • 或者是调用 spark-connector 的代码

Ref: https://github.com/vesoft-inc/nebula-spark-connector

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  val config = NebulaConnectionConfig
    .builder()
    .withMetaAddress("nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local:9559")
    .withConenctionRetry(2)
    .build()
  val nebulaReadVertexConfig: ReadNebulaConfig = ReadNebulaConfig
    .builder()
    .withSpace("foo_bar_space")
    .withLabel("person")
    .withNoColumn(false)
    .withReturnCols(List("birthday"))
    .withLimit(10)
    .withPartitionNum(10)
    .build()
  val vertex = spark.read.nebula(config, nebulaReadVertexConfig).loadVerticesToDF()

看起来非常简单，那么，为什么这么简单的过程却值得一篇文章呢？

这里的问题在于：

a. 它隐含地需要保证 StorageD 的地址能被 spark 环境访问；

b. 但是这些 StorageD 地址是从 MetaD 获取的；

c. Nebula K8s Operator 里，MetaD 中存储的 StorageD 地址（服务发现）的来源是 StorageD 的配置文件，而它是 k8s 的内部地址。

a. 的理由比较直接，和 nebula 的架构有关：图的数据都存在 Storage Service 之中，通常用语句的查询是透过 Graph Service 来透传，只需要 GraphD 的连接就足够，而 Spark-Connector 使用 Nebula Graph 的场景是扫描全图或者子图，这时候计算存储分离的设计使得我们可以绕过查询、计算层直接高效读取图数据。

那么问题来了，为什么需要、且只需要 MetaD 的地址呢？

这也是和架构有关，Meta Service 里包含了全图的分布数据与分布式的 Storage Service 的各个分片和实例的分布，所以一方面因为只有 Meta 才有全图的信息（需要），另一方面因为从 Meta 可以获得这部分信息（只需要）。到这里 b. 的答案也有了。

https://docs-cdn.nebula-graph.com.cn/docs-2.0/1.introduction/2.nebula-graph-architecture/nebula-graph-architecture-1.png

下面我们看看 c.

c. Nebula K8s Operator 里，MetaD 中存储的 StorageD 地址（服务发现）的来源是 StorageD 的配置文件，而它是 k8s 的内部地址。

这和 Nebula Graph 里的服务发现机制有关：在 Nebula Graph 集群中，Graph Service 和 Storage Service 都是通过心跳将自己的信息上报给 Meta Service 的，而这其中服务自身的地址的来源则来自于他们相应的配置文件中的网络配置。

metad storaged graphd 通信

最后，我们知道 Nebula Operator 是一个在 K8s 集群中按照配置，自动创建、维护、扩缩容 Nebula 集群的 K8s 控制面的应用，它需要抽象一部分内部资源相关的配置，这就包括了 GraphD 和 StorageD 实例的实际地址，他们是被配置的地址实际上是 headless service 地址。

而这些地址（如下）默认是没法被 k8s 外部网络访问的，所以针对 GraphD、MetaD 我们可以方便创建服务将其暴露出来。

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(root@nebula) [(none)]> show hosts meta
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| Host                                                             | Port | Status   | Role   | Git Info Sha | Version |
+------------------------------------------------------------------+------+----------+--------+--------------+---------+
| "nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local" | 9559 | "ONLINE" | "META" | "d113f4a"    | "2.6.2" |
+------------------------------------------------------------------+------+----------+--------+--------------+---------+
Got 1 rows (time spent 1378/2598 us)

Mon, 14 Feb 2022 09:22:33 UTC

(root@nebula) [(none)]> show hosts graph
+---------------------------------------------------------------+------+----------+---------+--------------+---------+
| Host                                                          | Port | Status   | Role    | Git Info Sha | Version |
+---------------------------------------------------------------+------+----------+---------+--------------+---------+
| "nebula-graphd-0.nebula-graphd-svc.default.svc.cluster.local" | 9669 | "ONLINE" | "GRAPH" | "d113f4a"    | "2.6.2" |
+---------------------------------------------------------------+------+----------+---------+--------------+---------+
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Mon, 14 Feb 2022 10:03:58 UTC

(root@nebula) [(none)]> show hosts storage
+------------------------------------------------------------------------+------+----------+-----------+--------------+---------+
| Host                                                                   | Port | Status   | Role      | Git Info Sha | Version |
+------------------------------------------------------------------------+------+----------+-----------+--------------+---------+
| "nebula-storaged-0.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local" | 9779 | "ONLINE" | "STORAGE" | "d113f4a"    | "2.6.2" |
| "nebula-storaged-1.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local" | 9779 | "ONLINE" | "STORAGE" | "d113f4a"    | "2.6.2" |
| "nebula-storaged-2.nebula-storaged-headless.default.svc.cluster.local" | 9779 | "ONLINE" | "STORAGE" | "d113f4a"    | "2.6.2" |
+------------------------------------------------------------------------+------+----------+-----------+--------------+---------+
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Mon, 14 Feb 2022 10:05:24 UTC

然而，因为前边提到的 Spark-Connector 通过 Meta Service 去获取 StorageD 的地址，且这个地址是服务发现而得，所以 Spark-Connector 实际上获取的 StorageD 地址就是上边的这种 headless 的服务地址，没法直接从外部访问。

所以，我们在有条件的情况下，只需要让 Spark 运行在和 Nebula Cluster 相同的 K8s 网络里，一切就迎刃而解了，否则，我们需要：

  1. 将 MetaD 和 StorageD 的地址利用 Ingress 等方式将其 L4（TCP）暴露出来。

    可以参考 Nebula Operator 的文档：doc/user/client_service.md

  2. 通过反向代理和DNS让这些 headless 服务能被解析到相应的 StorageD。

    参考：TBD

那么，有没有更方便的方式？

非常抱歉的是，目前最方便的方式依然是如文章最开头所介绍：让 Spark 运行在 Nebula Cluster 内部。实际上，我在努力推进 Nebula Spark 社区去支持可以配置的 StorageAddresses 选项，有了它之后，前边提到的 2. 就是不必要的了。

2 Bonus：一键体验 nebula-algorithm + nebula-operator

为了方便在 k8s 上尝鲜 nebula-graph nebula-algorithm 的同学，这里我要再次安利一下我写的一个小工具 Neubla-Operator-KinD，它是一个一键在 Docker 环境内部单独部署一个 k8s 集群并在其中部署 Nebula Operator 以及所有依赖（包括 storage provider）并部署一个小 Nebula Cluster 的工具。有点绕，不过可以看下边的步骤哈：

第一步，部署 K8s+Nebula-Operator+Nebula Cluster：

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curl -sL nebula-kind.siwei.io/install.sh | bash

install_success

第二步，照着工具文档里的 what’s next

a. 用 console 连接集群，并加载示例数据集

b. 在这个 k8s 里跑一个图算法

  • 创建一个 Spark 环境
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kubectl create -f http://nebula-kind.siwei.io/deployment/spark.yaml
kubectl wait pod --timeout=-1s --for=condition=Ready -l '!job-name'
  • 等上边的 wait 都 ready 之后，进入 spark 的 pod。
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kubectl exec -it deploy/spark-deployment -- bash

注意：

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# 下载 nebula-algorithm-2.6.2.jar
wget https://repo1.maven.org/maven2/com/vesoft/nebula-algorithm/2.6.2/nebula-algorithm-2.6.2.jar
# 下载 nebula-algorthm 配置文件
wget https://github.com/vesoft-inc/nebula-algorithm/raw/v2.6/nebula-algorithm/src/main/resources/application.conf
  • 修改Then we could change the config file of nebula-algorithm on meta and graph addresses:
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sed -i '/^        metaAddress/c\        metaAddress: \"nebula-metad-0.nebula-metad-headless.default.svc.cluster.local:9559\"' application.conf
sed -i '/^        graphAddress/c\        graphAddress: \"nebula-graphd-0.nebula-graphd-svc.default.svc.cluster.local:9669\"' application.conf
##### change space
sed -i '/^        space/c\        space: basketballplayer' application.conf
##### read data from nebula graph
sed -i '/^    source/c\    source: nebula' application.conf
##### execute algorithm: labelpropagation
sed -i '/^    executeAlgo/c\    executeAlgo: labelpropagation' application.conf
  • 执行 LPA 算法在 basketballplayer 图空间
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/spark/bin/spark-submit --master "local" --conf spark.rpc.askTimeout=6000s \
    --class com.vesoft.nebula.algorithm.Main \
    nebula-algorithm-2.6.2.jar \
    -p application.conf
  • 结果如下：
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bash-5.0# ls /tmp/count/
_SUCCESS                                                  part-00000-5475f9f4-66b9-426b-b0c2-704f946e54d3-c000.csv
bash-5.0# head /tmp/count/part-00000-5475f9f4-66b9-426b-b0c2-704f946e54d3-c000.csv
_id,lpa
1100,1104
2200,2200
2201,2201
1101,1104
2202,2202

Happy Graphing!

Picture Credit: Timelab Pro

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更新于 2022-02-16  de58cce
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