部署

GraphScope 以 docker 镜像的方式分发引擎等组件。默认情况下,如果运行 GraphScope 的集群机器上不存在该镜像, 则会拉取对应版本的最新镜像。因此,请确保您的集群可以访问公共镜像仓库。

会话(Session) 作为 GraphScope 在 Python 客户端,它封装、管理着 GraphScope 引擎的各种组件,并 部署、连接、操作用户在 Kubernetes 集群上的 GraphScope 引擎。

import graphscope

sess = graphscope.session()

如上述代码所示,用户可以很容易的通过会话来拉起一个 GraphScope 实例。

用户有时需要使用在本机磁盘上的数据,我们提供了选项供用户将本机的目录挂载到集群上。

假定我们要将本机的 ~/test_data 的路径挂载到 Pod 中的 /testingdata 路径,我们可以定义如下一个字典,然后 将其通过`k8s_volumes` 的参数传给会话的构造函数。

注意这里的本机路径是相对于 k8s 节点的概念,也就是说,如果你是通过 Kind 创建的集群,那么你需要将这个目录拷贝到 Kind 的虚拟主机的相应路径上,或者在配置中将路径提前挂载到虚拟主机上去。在 这里 查看更多细节。

import os
import graphscope

k8s_volumes = {
    "data": {
        "type": "hostPath",
        "field": {
            "path": os.path.expanduser("~/test_data/"),
            "type": "Directory"
        },
        "mounts": {
        "mountPath": "/testingdata"
        }
    }
}

sess = graphscope.session(k8s_volumes=k8s_volumes)

Kubernetes 上的一个 GraphScope 实例包含: 一个运行 etcd 的 pod,负责元信息的同步;一个运行 Coordinator 的 pod, 负责对 GraphScope 引擎容器的管理;以及一组运行 GraphScope 引擎容器的 ReplicaSet 对象。

Coordinator 作为 GraphScope 后端服务的入口,通过 grpc 接收来自 Python 客户端的连接和命令,并管理着图分析引擎(GAE)、 图查询引擎(GIE),图学习引擎(GLE)的生命周期。

您可以根据需求配置引擎镜像地址等参数,请在 Session 中参阅更多的详细信息。

使用Helm部署GraphScope

获取并添加仓库信息

$ helm repo add graphscope https://graphscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/charts/
$ helm repo update

安装

# Helm 3
$ helm install [RELEASE_NAME] graphscope/graphscope

# Helm 2
$ helm install --name [RELEASE_NAME] graphscope/graphscope

检测GraphScope服务可用性

# Helm 3 or 2
$ helm test [RELEASE_NAME]

参考 该链接 以通过python客户端连接到预启动的GraphScope服务。

在AWS/阿里云上部署集群

我们提供了一个可在AWS或阿里云上创建 Kubernetes 集群的交互式脚本。这一脚本可以帮助用户使用已有的集群或创建新的 Kubernetes 集群,然后输出集群的配置文件。 用法如下。你也可以通过 ./scripts/launch_cluster.py –help 获得更详细的帮助信息。

  • AWS

pip3 install click PyYAML boto3
./scripts/launch_cluster.py --type aws --id your_access_key_id --secret your_access_key_secret --region your_region_name --output kube_config_path
  • Aliyun

pip3 install click PyYAML alibabacloud_cs20151215 alibabacloud_ecs20140526 alibabacloud_vpc20160428
./scripts/launch_cluster.py --type aliyun --id your_access_key_id --secret your_access_key_secret --region your_region_id --output kube_config_path

本地部署GraphScope

我们提供了一个可在本地安装GraphScope相关依赖的脚本,该脚本可以运行在 Ubuntu 20.04+ 或 MacOS 11.2+ 平台上, 主要的用法如下: 你可以通过 ./scripts/install_deps.sh -h 获取更详细的帮助信息。

  • 安装 GraphScope 开发相关依赖

./scripts/install_deps.sh --dev
  • 本地部署 GraphScope

source ~/.graphscope_env
make graphscope