Настройка производительности для загрузки гигабайт данных в OrientDB
В настоящее время я использовал инструмент ETL, чтобы вставить кучу данных CSV в OrientDB. Конфигурация системы, которую я использовал для ознакомительных целей, имеет большой размер EC2 M3 ( 7,5 ГБ памяти, 2 виртуальных ЦП, 32 ГБ локального хранилища на основе SSD, 64-разрядная платформа).
Данные (замаскированные), которые я пытаюсь загрузить, имеют следующий формат:
"101.186.130.130","527225725","233 djfnsdkj","0.119836317542"
"125.143.534.148","112212983","1227 sdfsdfds","0.0465215171983"
"103.149.957.752","112364761","1121 sdfsdfds","0.0938863016658"
"103.190.245.128","785804692","6138 sdfsdfsd","0.117767539364"
Схема содержит 2 класса узлов и один класс ребер. Когда я пытался загрузить данные с помощью инструмента ETL в опции plocal, скорость составляла всего около 2300 строк в секунду. Конфигурация ETL упомянута ниже:
{
"source": { "file": { "path": "/home/ubuntu/labvolume1/orientdb/bin/0001_part_00" } },
"extractor": { "csv": {"columnsOnFirstLine": false, "columns":["ip:string", "dpcb:string", "address:string", "prob:string"] } },
"transformers": [ { "merge": { "joinFieldName":"ip", "lookup":"IpAddress.ip" } },
{ "field":
{ "fieldName": "addr_key",
"expression": "dpcb.append('_').append(address)"
}
},{ "vertex": { "class": "IpAddress" } },
{ "edge": { "class": "Located",
"joinFieldName": "addr_key",
"lookup": "PhyLocation.loc",
"direction": "out",
"targetVertexFields": { "geo_address": "${input.address}", "dpcb_number": "${input.dpcb}"},
"edgeFields": { "confidence": "${input.prob}" },
"unresolvedLinkAction": "CREATE"
}
}
],
"loader": {
"orientdb": {
"dbURL": "plocal:/home/ubuntu/labvolume1/orientdb/databases/Bulk_Transfer_Test1",
"dbType": "graph",
"dbUser": "admin",
"dbPassword": "admin",
"serverUser": "admin",
"wal": false,
"serverPassword":"admin",
"classes": [
{"name": "IpAddress", "extends": "V"},
{"name": "PhyLocation", "extends": "V"},
{"name": "Located", "extends": "E"}
], "indexes": [
{"class":"IpAddress", "fields":["ip:string"], "type":"UNIQUE" },
{"class":"PhyLocation", "fields":["loc:string"], "type":"UNIQUE" }
]
}
}
}
Затем я разделил вершины на файлы и запустил задание ETL только для вершин, на этот раз скорость близка к 12500 строкам в секунду. Это было достаточно быстро, и этот вид работы для меня. (Когда я удалил индексы, скорость почти удвоилась) Конфигурация, которую я использовал, была:
{
"source": { "file": { "path": "/home/ubuntu/labvolume1/orientdb/bin/only_ip_05.csv" } },
"extractor": { "csv": {"columnsOnFirstLine": false, "columns":["ip:string"] } },
"transformers": [
{ "vertex": { "class": "IpAddress" } }],
"loader": {
"orientdb": {
"dbURL": "plocal:/home/ubuntu/labvolume1/orientdb/databases/Bulk_Transfer_Test7",
"dbType": "graph",
"dbUser": "admin",
"dbPassword": "admin",
"serverUser": "admin",
"wal": false,
"serverPassword":"admin",
"classes": [
{"name": "IpAddress", "extends": "V"}
],
"indexes": [
{"class":"IpAddress", "fields":["ip:string"], "type":"UNIQUE" }
]
}
}
}
Однако, когда я попытался вставить края по одному, скорость стала очень низкой - 2200 строк в секунду. Это оказалось даже ниже, чем выполнение всей операции за один прогон. Файл конфигурации прилагается ниже:
{
"source": { "file": { "path": "/home/ubuntu/labvolume1/orientdb/bin/edge5.csv" } },
"extractor": { "csv": {"columnsOnFirstLine": false, "columns":["ip:string", "loc:string", "prob:string"] } },
"transformers": [
{ "merge": { "joinFieldName":"ip", "lookup":"IpAddress.ip" } },
{ "vertex": { "class" : "IpAddress", "skipDuplicates" : true }},
{ "edge": { "class": "Located",
"joinFieldName": "loc",
"lookup": "PhyLocation.loc",
"direction": "out",
"edgeFields": { "confidence": "${input.prob}" },
"unresolvedLinkAction": "NOTHING"
}
}
],
"loader": {
"orientdb": {
"dbURL": "plocal:/home/ubuntu/labvolume1/orientdb/databases/Bulk_Transfer_Test7",
"dbType": "graph",
"dbUser": "admin",
"dbPassword": "admin",
"serverUser": "admin",
"wal": false,
"tx":false,
"batchCommit":10000,
"serverPassword":"admin",
"classes": [
{"name": "IpAddress", "extends": "V"},
{"name": "PhyLocation", "extends": "V"},
{"name": "Located", "extends": "E"}
]
}
}
}
Пожалуйста, дайте мне знать, если я делаю что-то не так. Также, пожалуйста, предложите лучшие способы улучшения производительности.