图导入

• 1: 使用 SeaTunnel Sink 导入图数据

1 - 使用 SeaTunnel Sink 导入图数据

SeaTunnel 可以把数据库、Kafka 等数据源接入 HugeGraph。连接器分为两部分：Source 负责读取，Sink 负责写入^[1][2]，中间可以接 SeaTunnel 的数据转换组件。需要从 HugeGraph 导出或迁移数据时，请查看SeaTunnel Source 导出与迁移文档。

版本要求：本文面向 SeaTunnel 3.0+。 所有示例使用 mappings

点击配图可查看原图。

1 与 Loader 和 Tools 的区别

HugeGraph-Loader 适合把常见数据直接导入 HugeGraph；HugeGraph-Tools 主要用于单机图管理、备份和导出；SeaTunnel 则把任务组织成 Source → Transform → Sink，适合复用已有的连接器、转换步骤和数据处理管道。

表格标记

✅ 原生支持；⚠️ 有条件支持，或需要额外组件/外部平台；❌ 不提供该能力

SeaTunnel 覆盖 Loader 的图导入和 Tools 的导出、迁移场景，可以把两类任务放进同一条可扩展管道，还支持 SQL-CDC 和数十种输入输出类型。默认情况下，Loader 和 Tools 都在单机运行；SeaTunnel 同时支持单机和分布式部署，可随着数据量和任务数量扩展。Tools 的 schedule-backup 可以创建 crontab 任务，但它不负责统一的任务编排和资源管理。

已有 Spark/Flink 每日任务

HugeGraph Source 和 Sink 在 SeaTunnel 3.0.0-release 中都支持 SeaTunnel Engine（Zeta）、Spark 和 Flink。若把每日任务改成 SeaTunnel 作业，并用对应引擎提交，数据可以在 Source → Transform → Sink 之间直接传递，不需要先落盘再交给 Loader。若保留现有 Spark/Flink DAG，SeaTunnel 不会自动接管内存中的 DataFrame 或 Stream，需要改造成 SeaTunnel 作业，或让 Source 读取已有系统中的数据

Loader 和 Tools 的优势是专注、直接、上手快。需要直接导入图数据时可先用 Loader；需要备份、恢复、导出或日常运维时可用 Tools。如果已经有 SeaTunnel 作业，通常在原管道中接入 HugeGraph 更方便。需要更高导入吞吐时，Loader 的 bypass-server 和其他导入优化更合适；Loader 在特定后端、数据规模和硬件条件下实测峰值可达 100～200 万条/秒，不能直接当作通用性能承诺，仍需单独压测。新建 SeaTunnel 任务使用 3.0+ 和 mappings。使用其他版本时，请重新核对连接器配置。

2 准备环境

2.1 获取 SeaTunnel 3.0+

SeaTunnel 3.0+ 官方开发文档列出 JDK 8 和 JDK 11；本文统一使用 JDK 11，并设置 JAVA_HOME。从 SeaTunnel 3.0+^[4] 获取源码，按上游开发环境文档^[5]构建发行包：

git clone --branch 3.0.0-release https://github.com/apache/seatunnel.git
cd seatunnel
./mvnw clean package -pl seatunnel-dist -am -Dmaven.test.skip=true

解压 seatunnel-dist/target/ 中生成的二进制包，后续命令都在解压后的 SeaTunnel 安装目录执行。需要更新功能时，可以切换到其他版本；引擎与连接器插件应来自同一次构建，避免混用不同版本的 JAR。

本文使用 SeaTunnel 自带的 Zeta 引擎和 local 模式^[6][7]。确认安装目录的 connectors/ 中包含 HugeGraph，以及所需的 JDBC 或 Kafka 连接器^[11][12]；如果自定义构建没有包含它们，需补齐同一次构建产出的插件。JDBC 示例还需要将 MySQL 驱动 JAR 放入 lib/，驱动类为 com.mysql.cj.jdbc.Driver。

2.2 准备 HugeGraph 和数据源

先启动 HugeGraph Server，创建可用于测试的图。本文示例使用 hugegraph 图、DEFAULT 图空间，请按服务端实际配置修改；图空间名称区分大小写。启用了身份验证时，在 HugeGraph Source 和 Sink 中填写 username、password。

下面的图模型贯穿 JDBC 和 Kafka 示例。mappings 默认会创建缺失的 PropertyKey、VertexLabel 和 EdgeLabel；已有图模型必须与配置兼容。

所有示例中的 mysql、kafka、hugegraph 都是占位主机名，需替换为 SeaTunnel 运行环境可访问的地址。容器中的 127.0.0.1 指向容器自身；同一 Docker 网络可使用服务名。host 只填主机名或 IP，端口单独填写。

3 从关系库导入（sql2graph）

用两个任务完成导入：先把 person 表写成顶点，再把 knows 表写成边。这样写边时，两个端点都已经存在。

3.1 导入顶点

在 MySQL 的 demo 数据库中准备示例数据，并让配置中的账号有读取权限：

CREATE TABLE person (
  name VARCHAR(64) PRIMARY KEY,
  age INT NOT NULL
);
INSERT INTO person VALUES ('marko', 29), ('vadas', 27);

保存为 config/sql2graph-person.conf，将数据库账号和密码替换为实际值：

env {
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  Jdbc {
    url = "jdbc:mysql://mysql:3306/demo?useSSL=false&serverTimezone=UTC"
    driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    username = "seatunnel"
    password = "change_me"
    query = "SELECT name, age FROM person ORDER BY name"
  }
}

sink {
  HugeGraph {
    host = "hugegraph"
    port = 8080
    graph_name = "hugegraph"
    graph_space = "DEFAULT"
    batch_failure_fallback = false
    mappings = [
      {
        type = "VERTEX"
        label = "person"
        idStrategy = "PRIMARY_KEY"
        idFields = ["name"]
        properties = ["name", "age"]
      }
    ]
  }
}

./bin/seatunnel.sh --config ./config/sql2graph-person.conf -m local

在 Hubble 或 Gremlin 中检查结果，应能查到 marko 和 vadas 及其年龄：

g.V().hasLabel('person').valueMap('name', 'age')

idFields = ["name"] 表示使用名字生成主键。重复导入同一个 name 会写到同一个顶点；properties 指定要写入的源字段。

3.2 导入边

准备关系表，其中两个端点字段对应前面导入的 person.name：

CREATE TABLE knows (
  source_name VARCHAR(64) NOT NULL,
  target_name VARCHAR(64) NOT NULL,
  since INT NOT NULL
);
INSERT INTO knows VALUES ('marko', 'vadas', 2010);

env {
  job.mode = "BATCH"
}

source {
  Jdbc {
    url = "jdbc:mysql://mysql:3306/demo?useSSL=false&serverTimezone=UTC"
    driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
    username = "seatunnel"
    password = "change_me"
    query = "SELECT source_name, target_name, since FROM knows ORDER BY source_name, target_name"
  }
}

sink {
  HugeGraph {
    host = "hugegraph"
    port = 8080
    graph_name = "hugegraph"
    graph_space = "DEFAULT"
    batch_failure_fallback = false
    check_vertex = true
    mappings = [
      {
        type = "EDGE"
        label = "knows"
        sourceConfig = {
          label = "person"
          idFields = ["source_name"]
        }
        targetConfig = {
          label = "person"
          idFields = ["target_name"]
        }
        fieldMapping = {
          source_name = "name"
          target_name = "name"
        }
        properties = ["since"]
      }
    ]
  }
}

确认顶点任务成功后，再执行边任务：

./bin/seatunnel.sh --config ./config/sql2graph-knows.conf -m local

下面的查询应返回 marko 到 vadas 的 knows 边，属性 since 为 2010：

g.V().has('person', 'name', 'marko').outE('knows').where(inV().has('name', 'vadas')).valueMap()

sourceConfig 和 targetConfig 指定端点字段，fieldMapping 将它们对应到顶点主键 name，properties = ["since"] 只写边属性。示例启用 check_vertex = true，并关闭失败后逐条跳过的回退（batch_failure_fallback = false）；端点不存在或写入失败时，任务会报错。

如果关系表只有数字外键，而图的主键使用姓名，请先在 SQL 中关联出姓名，再交给 Sink。MySQL CDC 接入方式见 MySQL CDC Source^[13]。

4 从 Kafka 导入（kafka2graph）

Kafka 适合持续接收事件。先创建 user-events topic，再写入以下 JSON 消息，每条消息对应一个 person 顶点：

{"name":"marko","age":29}

保存为 config/kafka2graph.conf：

env {
  job.mode = "STREAMING"
  checkpoint.interval = 10000
  sink.flush.interval = 5000
}

source {
  Kafka {
    bootstrap.servers = "kafka:9092"
    topic = "user-events"
    consumer.group = "hugegraph-import"
    start_mode = "earliest"
    format = "json"
    schema = {
      fields = {
        name = "string"
        age = "int"
      }
    }
  }
}

sink {
  HugeGraph {
    host = "hugegraph"
    port = 8080
    graph_name = "hugegraph"
    graph_space = "DEFAULT"
    batch_failure_fallback = false
    mappings = [
      {
        type = "VERTEX"
        label = "person"
        idStrategy = "PRIMARY_KEY"
        idFields = ["name"]
        properties = ["name", "age"]
      }
    ]
  }
}

./bin/seatunnel.sh --config ./config/kafka2graph.conf -m local

用第 3.1 节的 Gremlin 查询检查数据。流式任务会持续运行；checkpoint.interval 每 10 秒保存一次任务状态，sink.flush.interval 让 Zeta 每 5 秒触发一次刷新，避免少量消息一直等到批次填满。

HugeGraph Sink 是 at-least-once（至少一次） 写入，故障恢复可能重放记录。使用 PRIMARY_KEY 能让相同 name 落到同一个顶点，但不等于所有更新操作都具备 exactly-once 语义。定时刷新由 Zeta 提供，不适用于 Spark 或 Flink 引擎。

5 常用配置与排错

下表适用于本文使用的 SeaTunnel 3.0+ 版本：

遇到问题时可按下面检查：

• 不识别 mappings 或找不到 HugeGraph Source：检查引擎与 HugeGraph connector 是否来自同一次 3.0+ 构建。
• 连接失败：检查主机、端口、图空间、认证信息，以及 SeaTunnel 所在环境能否访问服务。
• Schema 不兼容：检查标签的 ID 策略、属性类型和边端点。自动创建不会把已有 PRIMARY_KEY 标签改成 CUSTOMIZE_STRING。
• Kafka 少量数据未及时出现：确认使用 Zeta，并在 env 中设置 sink.flush.interval。此版本的 batch_interval_ms 仅为兼容保留，不能代替它。

6 选型小结

选工具时，先看要完成的工作：图管理、Gremlin、备份或克隆可用 Tools；直接导入图可先看 Loader；需要复用 Source、Transform、Sink 管道时选 SeaTunnel。使用 SeaTunnel 的图读取和迁移能力时，请按本文使用的 3.0+ 版本准备环境。

7 参考文档

HugeGraph 连接器

^[1] HugeGraph Source
^[2] HugeGraph Sink

配置与部署

^[3] HOCON 作业文件配置说明
^[4] SeaTunnel 3.0.0-release 分支
^[5] SeaTunnel 开发环境文档
^[6] SeaTunnel 本地部署

执行引擎

^[7] SeaTunnel 引擎概览
^[8] SeaTunnel Spark 引擎
^[9] SeaTunnel Flink 引擎
^[10] Connector V2 多引擎说明

数据源连接器

^[11] JDBC Source
^[12] Kafka Source
^[13] MySQL CDC Source

旧版本兼容

^[14] SeaTunnel 2.3.13 HugeGraph Sink

旧版本说明

本文面向 SeaTunnel 3.0+，文中的 Source、mappings 和图迁移示例不适用于 2.3.13。2.3.13 已过时，仅提供 HugeGraph Sink，配置使用 schema_config，并且需要提前创建图模型。如必须使用 2.3.13，请参考官方 Sink 文档^[14]，不要套用本文配置