关于数据处理:从实测出发掌握-NebulaGraph-Exchange-性能最大化的秘密

自从开发完 NebulaGraph Exchange，混迹在各个 NebulaGraph 微信群的我常常会看到一类发问是：NebulaGraph Exchange 的性能如何？哪些参数调整下能够有更好的性能？…索性来一篇文章从实测登程，和大家讲讲如何用好这个数据工具。在本文你将取得 NebulaGraph Exchange 的最佳应用姿态。

01. 环境筹备

硬件：

• Spark 集群：三台机器，每台 96 core，256 G 内存
• NebulaGraph 集群：三台机器，每台 128 core，252 G 内存，SSD，双万兆网卡
• 数据：LDBC sf100 数据

软件：

• Spark 版本：2.4.4
• NebulaGraph 版本：3.3.0

02. NebulaGraph 优化配置

在进行大批量数据导入时，能够调整 NebulaGraph Storage 服务和 Graph 服务的配置，以达到最大导入性能。请依据 NebulaGraph 的配置形容和你的理论环境资源进行参数调整。

在本次实际中，NebulaGraph 的集群配置针对以下几个配置项进行了批改，其余均采纳默认配置：

"storaged":
    --rocksdb_block_cache=81920,
    --heartbeat_interval_secs=10,
    --reader_handlers=64,
    --num_worker_threads=64,
    --rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"64","max_background_jobs":"64"}
         
"graphd":
     --storage_client_timeout_ms=360000,
     --session_idle_timeout_secs=2880,
     --max_sessions_per_ip_per_user=500000,
     --num_worker_threads=64

NebulaGraph Storage 服务优化

在这里简略讲一下几个 Storage 服务优化配置项：

• --rocksdb_block_cache 数据在内存缓存大小，默认是 4 MB，大批量数据导入时能够设置到以后内存的 1/3；
• --num_worker_threads storaged 的 RPC 服务的工作线程数量，默认 32；
• --query_concurrently 为 true 示意 storaged 会并发地读取数据，false 示意 storaged 是单线程取数；
• --rocksdb_db_options={"max_subcompactions":"48","max_background_jobs":"48"}：可用来减速主动 Compaction 过程；
• --rocksdb_column_family_options={"write_buffer_size":"67108864","max_write_buffer_number":"5"}，在刚开始导入大量数据时能够将 disable_auto_compaction 选项设置为 true，晋升写入的性能；
• --wal_ttl=600 在大量数据导入时，若磁盘不富余，那么该参数需调小，不然可能会因为产生大量的 wal 导致磁盘空间被撑满。

NebulaGraph Graph 服务优化

再简略地列举下 Graph 服务相干的一些优化配置项：

• --storage_client_timeout_ms 为 graphd 与 storaged 通信的超时工夫；
• --max_sessions_per_ip_per_user 是单用户单 IP 客户端容许创立的最大 session 数；
• --system_memory_high_watermark_ratio 设置内存使用量超过多少时进行计算，示意资源的占用率，个别设置为 0.8～1.0 之间；
• --num_worker_threads 为 graphd 的 RPC 服务的工作线程数量，默认 32。

03. NebulaGraph DDL

上面，咱们通过这些语句来创立下 Schema 不便后续导入数据：

CREATE SPACE sf100(vid_type=int64,partition_num=100,replica_factor=3);
USE sf100;
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Place`(`name` string,`url` string,`type` string);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Comment`(`creationDate` string,`locationIP` string,`browserUsed` string,`content` string,`length` int);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Organisation`(`type` string,`name` string,`url` string);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Person`(`firstName` string,`lastName` string,`gender` string,`birthday` string,`creationDate` string,`locationIP` string,`browserUsed` string);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Tagclass`(`name` string,`url` string);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Forum`(`title` string,`creationDate` string);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Post`(`imageFile` string,`creationDate` string,`locationIP` string,`browserUsed` string,`language` string,`content` string,`length` int);
CREATE TAG IF NOT EXISTS `Tag`(`name` string,`url` string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `IS_PART_OF`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `LIKES`(`creationDate` string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_CREATOR`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_INTEREST`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `IS_SUBCLASS_OF`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `IS_LOCATED_IN`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_MODERATOR`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_TAG`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `WORK_AT`(`workFrom` int);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `REPLY_OF`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `STUDY_AT`(`classYear` int);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `CONTAINER_OF`();
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_MEMBER`(`joinDate` string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `KNOWS`(`creationDate` string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS `HAS_TYPE`();

04. LDBC sf100 数据集的数据量

该表展现了各类点边的数据量

05. NebulaGraph Exchange 配置

重点来了，看好这个配置，如果下次还有小伙伴配置配错了导致数据导入报错的话，我可是要丢这篇文章的链接了。app.conf 如下：

{
  # Spark 相干配置
  spark: {
    app: {name: Nebula Exchange}
  }

  # NebulaGraph 相干配置
  nebula: {
    address:{graph:["192.168.xx.8:9669","192.168.xx.9:9669","192.168.xx.10:9669"] // 因为试验环境是集群，这里配置了 3 台机器的 graphd 地址
      meta:["192.168.xx.8:9559"] // 无需配置多台机器的 meta 地址，随机配一个就行
    }
    user: root
    pswd: nebula
    space: sf100 // 之前 Schema 创立的图空间名

    # NebulaGraph 客户端连贯参数设置
    connection {timeout: 30000 // 超过 30000ms 无响应会报错}

    error: {
      max: 32
      output: /tmp/errors
    }

    # 应用 Google 的 RateLimiter 限度发送到 NebulaGraph 的申请
    rate: {
      limit: 1024
      timeout: 1000
    }
  }

 # 这里开始解决点数据，进行之前的 Schema 和数据映射
  tags: [
    {
      name: Person // tagName 为 Person
      type: {
        source: csv // 指定数据源类型
        sink: client // 指定如何将点数据导入 NebulaGraph，client 或 sst
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person.csv" // 数据文件的所在门路，如果文件存储在 HDFS 上，用双引号括起门路，以 hdfs:// 结尾，例如 "hdfs://ip:port/xx/xx"。如果文件存储在本地，用双引号括起门路，以 file:// 结尾，例如 "file:///tmp/xx.csv"。fields: [_c1,_c2,_c3,_c4,_c5,_c6,_c7] // 无表头，_cn 示意表头
      nebula.fields: [firstName,lastName,gender,birthday,creationDate,locationIP,browserUsed] // tag 的属性映射，_c1 对应 firstName
      vertex: _c0 // 指定 vid 的列
      batch: 2000 // 单次申请写入多少点数据
      partition: 180 // Spark partition 数
      separator: | // 属性分隔符
      header: false // 无表头设置，false 示意无表头
    }

    {
      name: Place
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/place.csv"
      fields: [_c1,_c2,_c3]
      nebula.fields: [name, type, url]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }


    {
      name: Organisation
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/organisation.csv"
      fields: [_c1,_c2,_c3]
      nebula.fields: [name, type,url]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: Post
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post.csv"
      fields: [_c1,_c2,_c3,_c4,_c5,_c6,_c7]
      nebula.fields: [imageFile,creationDate,locationIP,browserUsed,language,content,length]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: Comment
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment.csv"
      fields: [_c1,_c2,_c3,_c4,_c5]
      nebula.fields: [creationDate,locationIP,browserUsed,content,length]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: Forum
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum.csv"
      fields: [_c1,_c2]
      nebula.fields: [creationDate,title]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: Tag
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tag.csv"
      fields: [_c1,_c2]
      nebula.fields: [name,url]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: Tagclass
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tagclass.csv"
      fields: [_c1,_c2]
      nebula.fields: [name,url]
      vertex: _c0
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }
  ]

  # 开始解决边数据
  edges: [
    {
      name: KNOWS // 边类型
      type: {
        source: csv // 文件类型
        sink: client // 同上 tag 的 sink 阐明
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_knows_person.csv" // 同上 tag 的 path 阐明
      fields: [_c2] // 无表头的，设定 _c2 为表头
      nebula.fields: [creationDate] // 属性值和表头映射，这里为 KNOW 类型边中的 creationDate 属性
      source: {field: _c0 // 源数据中作为 KNOW 类型边终点的列}
      target: {field: _c1 // 源数据中作为 KNOW 类型边起点的列}
      batch: 2000 // 单批次写入的最大边数据
      partition: 180 // 同上 tag 的 partition 阐明
      separator: | // 同上 tag 的 separator 阐明
      header: false // 同上 tag 的 header 阐明
    }

    {
      name: LIKES
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_likes_comment.csv"
      fields: [_c2]
      nebula.fields: [creationDate]
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: LIKES
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_likes_post.csv"
      fields: [_c2]
      nebula.fields: [creationDate]
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_TAG
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_hasTag_tag.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

     {
      name: HAS_TAG
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_hasTag_tag.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_TAG
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post_hasTag_tag.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_TYPE
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tag_hasType_tagclass.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_MODERATOR
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_hasModerator_person.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_MEMBER
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_hasMember_person.csv"
      fields: [_c2]
      nebula.fields: [joinDate]
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_INTEREST
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_hasInterest_tag.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_CREATOR
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post_hasCreator_person.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: HAS_CREATOR
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_hasCreator_person.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: IS_PART_OF
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/place_isPartOf_place.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: CONTAINER_OF
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/forum_containerOf_post.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: IS_LOCATED_IN
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_isLocatedIn_place.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

     {
      name: IS_LOCATED_IN
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/post_isLocatedIn_place.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: IS_LOCATED_IN
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_isLocatedIn_place.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: IS_LOCATED_IN
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/organisation_isLocatedIn_place.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }


    {
      name: REPLY_OF
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_replyOf_comment.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: REPLY_OF
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/comment_replyOf_post.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: STUDY_AT
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_studyAt_organisation.csv"
      fields: [_c2]
      nebula.fields: [classYear]
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }

    {
      name: WORK_AT
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/dynamic/person_workAt_organisation.csv"
      fields: [_c2]
      nebula.fields: [workFrom]
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }


    {
      name: IS_SUBCLASS_OF
      type: {
        source: csv
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.xx.2:9000/ldbc/sf100/social_network/static/tagclass_isSubclassOf_tagclass.csv"
      fields: []
      nebula.fields: []
      source: {field: _c0}
      target: {field: _c1}
      batch: 2000
      partition: 180
      separator: |
      header: false
    }
  ]
}

在下面的第一次配置 tag 和 edge 的时候，我减少了一些字段阐明，具体的大家能够翻阅下 NebulaGraph Exchange 的文档来取得更具体的阐明：https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-csv/

06. Spark 提交参数配置

Spark 集群有三个节点，每个节点配置为 96 core，256 G 内存。

配置的 Spark 提交命令如下：

spark-submit --master "spark://127.0.0.1:7077" \
--driver-memory=2G \
--executor-memory=30G \
--total-executor-cores=120 \
--executor-cores=10 \
--num-executors=3 \ // 对 standalone 模式有效
--class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange \
nebula-exchange_spark_2.4-3.3.0.jar -c app.conf

07. 测试后果

在测试中，咱们批改了 NebulaGraph Exchange 配置文件中的 batch 数、partition 数和 spark-submit 提交命令中的 total-executor-cores 数来调整导入的并发度，导入后果如下：

当 max_subcompaction 为 64 时，NebulaGraph 机器的磁盘和网络 io 应用状况（工夫 15：00 之后的局部）如下：

在进行导入时，storaged 服务的 max_subcompaction 配置对导入性能有很大影响。当 NebulaGraph 机器的 io 达到极限时，应用层的配置参数对导入性能影响甚微。

08. 要害性能字段

这里，再独自拉进去关键字段来讲下，大家能够依据本身的数据量、机器配置来调整相干参数。

NebulaGraph Exchange 的 app.conf

这里须要重点关注后面两个字段，当然前面的字段也不是不重要：

• partition，依据 Spark 集群的机器核数决定 partition 配置项的值。partition 的值是 spark-submit 命令中配置的总核数的 2-3 倍，其中：总核数 = num-executors * executor-cores。
• batch，client 向 graphd 发送的一个申请中有多少条数据。在该实际中采纳的 LDBC 数据集的 tag 属性不超过 10 个，设置的 batch 数为 2,000。如果 tag 或 edgeType 属性多且字节数多，batch 能够调小，反之，则调大。
• nebula.connection.timeout，NebulaGraph 客户端与服务端连贯和申请的超时工夫。若网络环境较差，数据导入过程呈现 “connection timed out”，可适当调大该参数。（read timed out 与该配置无关）
• nebula.error.max，容许产生的最大失败次数。当客户端向服务端发送申请的失败数超过该值，则 NebulaGraph Exchange 退出。
• nebula.error.output，导入失败的数据会被存入该目录。
• nebula.rate.limit，采纳令牌桶限度 NebulaGraph Exchange 向 NebulaGraph 发送申请的速度，limit 值为 每秒向令牌桶中创立的令牌数。
• nebula.rate.timeout，当速度碰壁无奈获取令牌时，容许最大期待的工夫，超过该工夫获取不到令牌则 NebulaGraph Exchange 退出。单位：ms。

Spark 的 spark-submit

这里次要讲下 spark-submit 命令关键性应用指引，具体内容可参考 Spark 文档：https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html

spark-submit 有多种提交形式，这里以 standalone 和 yarn 两种为例：

• standalone 模式：spark://master_ip:port
• yarn 模式：因为 yarn cluster 模式下会随机抉择一台机器作为 driver 进行 job 提交。如果作为 driver 的那个机器中没有 NebulaGraph Exchange 的 jar 包和配置文件，会呈现 “ClassNotFound” 的异样，参考论坛帖子：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/9766。所以，yarn 模式下须要在 spark-submit 命令中配置以下参数：

--files app.conf \
--conf spark.driver.extraClassPath=./ \   // 指定 NebulaGraph Exchange jar 包和配置文件所在的目录
--conf spark.executor.extraClassPath=./ \ // 指定 NebulaGraph Exchange jar 包和配置文件所在的目录

除了提交模式之外，spark-submit 还有一些参数须要关注下：

• --driver-memory，给 spark driver 节点调配的内存。client 模式（还有 sst 模式）导入时，该值可采纳默认值不进行配置，因为没有 reduce 操作须要用到 driver 内存。
• --executor-memory，依据源数据的 size M 和 partition 数 p 进行配置，可配置成 2*（M/p）。
• --total-executor-cores，standalone 模式下 Spark 应用程序可用的总 cores，可依据 Spark 集群的总 cores 来配。
• --executor-cores，每个 executor 调配的核数。在每个 executor 外部，多个 core 意味着多线程共享 executor 的内存。能够设置为 5-10，依据集群节点核数自行调节。
• --num-executors，yarn 模式下申请的 executor 的数量，依据集群节点数来配置。能够设置为 ((节点核数 - 其余程序预留核数)/executor-cores)* 集群节点数，依据节点资源自行调节。比方，一个 Spark 集群有三台节点，每节点有 64 核，executor-cores 设置为 10，节点中为其余程序预留 14 核，则 num-executors 可设置为 15，由公式推断而出 ((64-14)/10)*3 = 15。

其余调优

在该实际中，NebulaGraph 除第二步骤提到的优化配置，其余配置均采纳零碎默认配置，NebulaGraph Exchange 的导入并发度最小为 90，batch 为 2,000。当进步应用程序的并发度时或 batch 数时，导入性能无奈再晋升。因而能够在优化 NebulaGraph storaged 配置的根底上，适当调整并发度和 batch 数，在本人环境中失去两者的均衡，使导入过程达到一个最佳性能。

对于 Spark 的 total-executor-cores、executor-cores、num-executors 和配置文件中的 partition 的关系：

• 在 standalone 模式下，启动多少个 executor 是由 --total-executor-cores 和 --executor-cores 两个参数来决定的，如果设定的 --total-executor-cores 是 10，--executor-cores 是 5，则一共会启动两个 executor。此时给应用程序调配的总核数是 total-executor-cores的值。
• 在 yarn 模式下，启动多少个 executor 是由 num-executors 来决定的，此时给应用程序调配的总核数是 executor-cores * num-executors 的值。
• 在 Spark 中可执行工作的 worker 一共是调配给应用程序的总 cores 数个，应用程序中的工作数有 partition 数个。如果工作数偏少，会导致后面设置的 executor 及 core 的参数有效，比方 partition 只有 1，那么 90% 的 executor 过程可能就始终在闲暇着没有工作可执行。Spark 官网给出的倡议是 partition 可设置为调配的总 cores 的 2-3 倍，如 executor 的总 CPU core 数量为 100，那么倡议设置 partition 为 200 或 300。

0. 如何抉择数据导入工具

想必通过下面的内容大家对 NebulaGraph Exchange 的数据导入性能有了肯定的理解，下图为 NebulaGraph 数据导入工具的分布图：

感兴趣的小伙伴能够浏览文档 https://docs.nebula-graph.com.cn/3.3.0/20.appendix/write-tools/ 理解具体的抉择事项。

谢谢你读完本文 (///▽///)

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