Neo4j导入数据的几种方法
- create语句
CREATE (a:Person {name: '张三', sex: '男'})
如利用create批量写入,这里我使用的是scala+spark,代码如下:
object Neo4jConnect { def main(args: Array[String]):Unit = { //数据库连接 val spark=SparkSession.builder().appName("play") .master("local[*]") .config("spark.neo4j.bolt.url", "bolt://localhost:7687") .config("spark.neo4j.bolt.user", "neo4j") .config("spark.neo4j.bolt.password", "neo4j") .getOrCreate() val neo=Neo4j(spark.sparkContext) val sql="CREATE (a:Person {name: '张三', sex: '男'}) RETURN a" //测试语句 val rawGraphnode=neo.cypher(sql).loadRowRdd rawGraphnode.take(10).foreach(println(_)) } } }
java也测试过,速度很慢
public class createConn { /** * 创建节点并增加属性 */ public static void createNode(){ Session session = driver.session(); session.run( "CREATE (a:Person {name: {name}, title: {title}})", parameters( "name", "Arthur001", "title", "King001" ) ); StatementResult result = session.run( "MATCH (a:Person) WHERE a.name = {name} " + "RETURN a.name AS name, a.title AS title", parameters( "name", "Arthur001" ) ); while ( result.hasNext()) { Record record = result.next(); System.out.println( record.get( "title" ).asString() + " " + record.get( "name" ).asString() ); } session.close(); driver.close(); } }
- load csv 命令导入
LOAD CSV FROM "file:///actors.csv" AS line CREATE (a:actors{personId:line[0],name:line[1],type:line[2]})
actors.csv放入neo4j安装目录下的import文件夹下
其他几种暂时没有用过,因为现阶段需要实时插入。
持续更新。。。
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基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理
背景 随着互联网架构的流行,越来越多的系统开始走向分布式化、微服务化。如何快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈成为了摆在开发者面前的难题。借助分布式追踪系统的调用链路还原能力,开发者可以完整地了解一次请求的执行过程和详细信息。但要真正分析出系统的性能瓶颈往往还需要链路拓扑、应用依赖分析等工具的支持。这些工具使用起来虽然简单,但其背后的原理是什么?本文将带您一起探索。 Jaeger 作为从 CNCF 毕业的第七个项目,已经成为了云原生架构下分布式追踪系统的第一选择。本文将以 Jaeger 为例,介绍基于 Tracing 数据的拓扑关系生成原理,文中使用的版本为1.14。 Jaeger 架构 笔者曾在 2018 年初基于 Jaeger 1.2.0 做过一些开发,参见《开放分布式追踪(OpenTracing)入门与 Jaeger 实现》。经
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11月20日云栖日报:波士顿的动力机器狗在2020年中客户使用量或达1000台;8元买3万张人脸照片,谁在买卖你的“脸”?
最新云栖快讯:波士顿的动力机器狗即将商用;北京市政府一直积极推动5G产业的应用发展;世界上500台最快的超级计算机都有一个共同点:它们都运行在Linux系统上,一起来看今天的云栖日报: 波士顿动力机器狗即将商用 2020年中客户使用量或达1000台 多年以来,波士顿动力都被坊间笑称为热门视频制作者,而不是机器人制造公司。该公司发布的视频里,机器狗Spot或是步行,或是爬楼梯、跳跃,或是跳舞、旋转,让整个网络叹为观止,有的时候甚至让人心惊肉跳,但这些机器狗却从没做过任何实际性的工作。不管是使用人工还是机器人,HoloBuilder不仅仅进行全角度图片收集,它同时还使用机器视觉AI技术对收集到的图片进行解析。 北京市经信局:五环内5G基站部署年底基本完成 北京5G产业建设领跑全国,已借助5G完成了男篮世界杯直播、积水潭骨科远程手术等典型案例。
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