最近 @Yener 中国の知識マップの歴史の中で最大規模を開く- OwnThink（リンク：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData）、データの量を140百万円であります。
この記事では、迅速星雲グラフは、全体のプロセスは30分ほどかかり、このデータ地図データベースをインポートする方法について説明します。
中国のマッピング知識OwnThinkプロフィール
最もよく知られている（OwnThink）
知識のマッピングは、Googleが2012年に提唱した概念です。主に使用される現実の世界でだけでなく、それらの間に存在する様々な主体と概念間の関係を説明します。これは、多くの検索エンジンの分野での応用、ロボットクイズ、知識抽出と上のように持っています。
Yener最近開いた中国の知識マップの歴史の中で最大規模の調達- OwnThink（リンク：https://github.com/ownthink/KnowledgeGraphData）、データの量を140百万円であります。データへ (实体, 属性, 值) と (实体, 关系, 实体) 混合トリプルが格納され、データ・フォーマットは、CSVです。
あなたは、ダウンロードするにはこちらをクリックすることができます：https://nebula-graph.oss-accelerate.aliyuncs.com/ownthink/kg_v2.tar.gz
元のファイルを見ます
過度ownthink_v2.csvデータに、一例として、いくつかのデータを抽出します。
赤食品、説明は、赤の食品は、食品赤、食品、赤、橙、赤や茶色です。 赤食品、かどうか防腐剤を含む、無 赤食品、食用の主効果、風邪を予防、緩和疲労 赤食品、使用、および皮膚細胞の再生を促進し、肌の老化を防止 Dalongqiu、説明を、雁景勝地は、東爪穴を散乱、のこぎり西尾根、南腱Zhuxi、北6坪山。 Dalongqiu、中国名、Dalongqiu Dalongqiu、外国人の名前、大きな龍のautrum Dalongqiu、チケットの価格、50件の Dalongqiu有名な観光スポット、芙蓉風水 姚明[中国バスケットボール協会、プロリーグ会長]、彼の妻、葉莉
ここで (红色食品,是否含防腐剂,否) 典型的なものである (实体, 属性, 值) と、データの三つ組の形 (姚明[中国篮球协会、中职联公司董事长],妻子,叶莉) の典型的な (实体, 关系, 实体) トリプルデータ形式は。
ステップ1.データモデリングやクリーニングの準備
モデリング
星雲グラフは、オープンソース分散マップ・データベース（リンク：あるhttps://github.com/vesoft-inc/nebula）のNeo4jと比較し、その主な機能は完全に分散されるので、地図データベース星雲グラフ用データを処理することは1つのシーンを超えました。
図は、データベース、一般的にサポートされるデータモデルの属性は、図に持っている。（プロパティ有向グラフ）。図は、各頂点（頂点）は、頂点と頂点は縁（エッジ）ラベル（タグ）によって接続され、（のNeo4jラベルと呼ばれる）のタイプとの関係を表すことができます。各タグは、更に、特性およびエッジを有していてもよいです。-しかし、知識のトリプルデータマッピングのため、これらの機能は、意味がありません。
分析上图的三元组数据，发现无论是 (实体, 属性, 值) 形式的三元组数据，还是 (实体, 关系, 实体) 形式的三元组数据，每条三元组数据均可以建模成两个点和一条边的形式。前者三元组中的“实体”和“值”建模为两个点（起点、终点），“属性”建模为一条边，后者三元组中的两个“实体”也建模为两个点（起点、终点），“关系”建模为一条边.
而且，所有的点都是相同类型（取名叫entity ），只需要一个属性（叫 name )，所有的边也都是同一类型(取名叫 relation ），边上也只有一个属性（叫 name ）。
比如 (大龙湫,著名景点,芙蓉峰) 可以表示成下图这个样子：
数据清洗和预处理
按照前一节的分析，原始的每条三元组数据，还需要清洗转换为两个点和一条边才能变成属性图的模型。
下载清洗工具
本文测试的时候，使用的操作系统是 CentOS 7.5，工具由 Golang 语言编写而成。
你可以在这里 (链接：https://github.com/jievince/rdf-converter) 下载这个简单的清洗工具源代码并编译使用。
该工具会把转换后的顶点的数据写入到 vertex.csv 文件、边数据写入到 edge.csv 文件。
说明：在测试过程中，发现有大量的重复点数据，所以工具里面也做了去重。完全去重后的点的数据大概是 4600 万条，完全去重后的边的数据大概是 1 亿 4000 万条。
清洗完的 vertex.csv 文件长这样：
-2469395383949115281,过度包装-5567206714840433083,Over Package3836323934884101628,有的商品故意增加包装层数 1185893106173039861,很多采用实木、金属制品 3455734391170888430,非科学 9183164258636124946,教育 5258679239570815125,成熟市场-8062106589304861485,"成熟市场是指低增长率,高占有率的市场。"
说明：每一行是一个顶点，第一列整型 -2469395383949115281 是顶点的 ID（叫做 VID），它是由第二列文字通过 hash 计算出来的，例如 -2469395383949115281 就是由 std::hash("过度包装") 计算出来的值。
清洗完的 edge.csv 文件:
3413383836870836248,-948987595135324087,含义 3413383836870836248,8037179844375033188,定义 3413383836870836248,-2559124418148243756,标签 3413383836870836248,8108596883039039864,标签 2587975790775251569,-4666568475926279810,描述 2587975790775251569,2587975790775251569,中文名称 2587975790775251569,3771551033890875715,外文名称 2587975790775251569,2900555761857775043,地理位置 2587975790775251569,-1913521037799946160,占地面积 2587975790775251569,-1374607753051283066,开放时间
说明：第一列是起点的 VID，第二列是终点的 VID，第三列是这条边的"属性"或者"描述"。
在本机完全去重的清洗程序运行时间大约是 6 分钟。
Step 2. Nebula Graph 启动准备
下载和安装
登陆 GitHub 后，在这里 (链接：https://github.com/vesoft-inc/nebula/actions) 找到 Nebula 的安装包。
找到你所用系统对应的下载链接：
笔者系统是 CentOS 7.5，下载 CentOS 7.5 最新的压缩包，解压后能找到 rpm 安装包 nebula-5ace754.el7-5.x86_64.rpm，注意 5ace754 是 git commit 号，使用时可能会有所不同。下载好后解压，输入下面命令进行安装，记得替换成新的 git commit：
$ rpm -ivh nebula-5ace754.el7-5.x86_64.rpm
启动 Nebula Graph 服务
在 命令行 CLI 输入下面命令启动服务
$ /usr/local/nebula/scripts/nebula.service start all
命令执行结果如下：
可以执行以下命令检查服务是否成功启动
$ /usr/local/nebula/scripts/nebula.service status all
命令执行结果如下：
连接 Nebula Graph 服务
输入下面命令连接 Nebula Graph：
$ /usr/local/nebula/bin/nebula -u user -p password
命令执行结果如下：
准备 schema 等元数据
Nebula Graph 的使用风格有点接近 MySQL，需要先准备各种元信息。
新建图空间 space
create space 的概念接近 MySQL 里面 create database。在 nebula console 里面输入下面这个命令。
nebula> CREATE SPACE test;
进入 test space
nebula> USE test;
创建点类型（entity）
nebula> CREATE TAG entity(name string);
创建边类型 (relation)
nebula> CREATE EDGE relation(name string);
最后简单确认下元数据是不是正确。
查看 entity 标签的属性：
nebula> DESCRIBE TAG entity;
结果如下：
查看 relation 边类型的属性：
nebula> DESCRIBE EDGE relation;
结果如下：
Step 3. 使用 nebula-importer 导入数据
登陆 GitHub 进入 https://github.com/vesoft-inc/nebula-importer ，nebula-importer 这个工具也是 Golang 语言写的，在这里下载并编译源代码。
另外，准备一个 YAML 配置文件，告诉这个 importer 工具去哪里 csv 文件。（可直接复制下面这段）郑州看不孕不育哪里好：http://jbk.39.net/yiyuanzaixian/zztjyy/
version: v1rc1 description: example clientSettings: concurrency: 10 # number of graph clients channelBufferSize: 128 space: test connection: user: user password: password address: 127.0.0.1:3699 logPath: ./err/test.log files: - path: ./vertex.csv failDataPath: ./err/vertex.csv batchSize: 100 type: csv csv: withHeader: false withLabel: false schema: type: vertex vertex: tags: - name: entity props: - name: name type: string -パス：./edge.csv failDataPath：./err/edge.csv BATCHSIZE：100タイプ：CSV CSV： withHeader：偽 withLabel：偽 スキーマ：タイプ：エッジの エッジ： 名：関係 withRanking：偽 小道具： -名前：名前タイプ：文字列
説明：テストデータのcsvファイルエスケープ文字（\）と改行文字（\ r）が多数で見つかった、星雲、輸入者はまた、取引をしました。
最後に：データのインポートを開始