TuGraph Analytics动态插件:快速集成大数据生态系统

技术解读 | TuGraph图分析引擎技术剖析 借助TuGraph的 C++ 图分析引擎 API ,用户可以对不同数据来源的图数据快速导出一个待处理的复杂子图,然后在该子图上运行诸如BFS、PageRank、LPA、WCC等迭代式图算法,最后根据运行结果做出相应的对策。参数模块作用于分析引擎中的Standalone模式,用于对图的一般信息(如数据来源,算法名称,数据输入、输出路径,顶点个数等)以及根据不同数据来源、不同算法所配置的不同信息参数进行接受和整理,传输给图算法及各个模块,同时将最终结果模块化展示。一般分为预处理、算法过程、结果分析三个阶段。 阅读详情

介绍

插件机制介绍

插件机制为GeaFlow任务提供了外部数据源的集成能力扩展,GeaFlow支持从各类Connector中读写数据,GeaFlow将它们都识别为外部表,并将元数据存储在Catalog中。GeaFlow已有一些内置的插件,例如FileConnector,KafkaConnector,JDBCConnector,HiveConnector等。

GeaFlow也提供了动态插件的功能,用户可以通过Java SPI的方式自定义Connector,连接外部数据源,例如Kafka,Hive等,也可自定义实现不同的sink、source连接方式和逻辑,更多关于自定义插件的介绍,可参考开发手册中 自定义Connector 章节。同时,GeaFlow Conosole平台为用户提供了插件管理的功能。在Console中,插件属于一种资源类型,用户可以通过白屏化的方式在Console上注册自定义的Connector插件,并在DSL任务或创建表时使用自定义的插件。

插件模型设计

  • GeaflowPlugin: 插件模型。
  • GeaflowPluginType: 插件(数据源)类型(KAFKA、HIVE、JDBC、FILE等)。
  • GeaflowPluginCategory: 插件种类(图、表、文件等)。
  • GealfowPluginConfig: 插件配置。
  • GealfowJarPackage: jar包。

上文所述中,目前支持用户自定义Connector插件种类为TABLE,即可在表配置中使用,作为表的输入或输出源,其插件类型为用户自定义。

除此之外,在GeaFlow Console中,插件的概念更为广泛,还包含了一些系统级的插件,是GeaFlow作业运行所依赖的外部系统,例如运行时元信息插件(RUNTIME_META)、指标系统插件(METRIC)、外部文件系统插件(REMOTE_FILE)、外部图存储系统插件(DATA),如下列表所示。由插件类型和插件种类可唯一确定一个插件,而插件类型和插件种类是多对多的关系,一个种类可能有多种类型,例如REMOTE_FILE种类的插件,其类型可以是LOCAL、DFS、OSS,对应了不同的外部存储系统。

一张图读懂TuGraph Analytics开源技术架构 GeaFlow(TuGraph-Analytics)是蚂蚁集团开源的分布式实时图计算引擎,即流式图计算。通过SQL+GQL融合分析语言对表模型和图模型进行统一处理,实现了流、批、图一体化计算,并支持了Exactly Once语义、高可用以及一站式图研发平台等生产化能力。 阅读详情

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