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JanusGraph（0.1.0）とSpark（1.6.1）を1台のマシンで実行しています。 hereと記載されているように構成しました。 gremlin-consoleのグラフにSparkGraphComputerでアクセスすると、常に空になります。ログファイルにエラーが見つからない場合は、それは空のグラフです。JanusGraphのSparkクラスタとCassandraの設定と設定
JanusGraphをSparkで使用している人は誰ですか？彼の設定とプロパティは共有できますか？ JanusGraphを使用して
は、私が予想される出力を得る：
gremlin> graph=JanusGraphFactory.open('conf/test.properties')
==>standardjanusgraph[cassandrathrift:[127.0.0.1]]
gremlin> g=graph.traversal()
==>graphtraversalsource[standardjanusgraph[cassandrathrift:[127.0.0.1]], standard]
gremlin> g.V().count()
14:26:10 WARN org.janusgraph.graphdb.transaction.StandardJanusGraphTx - Query requires iterating over all vertices [()]. For better performance, use indexes
==>1000001
gremlin>
GraphComputerとしてスパークでHadoopGraphを使用し、グラフは空です：
gremlin> graph=GraphFactory.open('conf/test.properties')
==>hadoopgraph[cassandrainputformat->gryooutputformat]
gremlin> g=graph.traversal().withComputer(SparkGraphComputer)
==>graphtraversalsource[hadoopgraph[cassandrainputformat->gryooutputformat], sparkgraphcomputer]
gremlin> g.V().count()
==>0==============================================> (14 + 1)/15]
私のconf/test.properties：
#
# Hadoop Graph Configuration
#
gremlin.graph=org.apache.tinkerpop.gremlin.hadoop.structure.HadoopGraph
gremlin.hadoop.graphInputFormat=org.janusgraph.hadoop.formats.cassandra.CassandraInputFormat
gremlin.hadoop.graphOutputFormat=org.apache.tinkerpop.gremlin.hadoop.structure.io.gryo.GryoOutputFormat
gremlin.hadoop.memoryOutputFormat=org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.SequenceFileOutputFormat
gremlin.hadoop.memoryOutputFormat=org.apache.tinkerpop.gremlin.hadoop.structure.io.gryo.GryoOutputFormat
gremlin.hadoop.deriveMemory=false
gremlin.hadoop.jarsInDistributedCache=true
gremlin.hadoop.inputLocation=none
gremlin.hadoop.outputLocation=output
#
# Titan Cassandra InputFormat configuration
#
janusgraphmr.ioformat.conf.storage.backend=cassandrathrift
janusgraphmr.ioformat.conf.storage.hostname=127.0.0.1
janusgraphmr.ioformat.conf.storage.keyspace=janusgraph
storage.backend=cassandrathrift
storage.hostname=127.0.0.1
storage.keyspace=janusgraph
#
# Apache Cassandra InputFormat configuration
#
cassandra.input.partitioner.class=org.apache.cassandra.dht.Murmur3Partitioner
cassandra.input.keyspace=janusgraph
cassandra.input.predicate=0c00020b0001000000000b000200000000020003000800047fffffff0000
cassandra.input.columnfamily=edgestore
cassandra.range.batch.size=2147483647
#
# SparkGraphComputer Configuration
#
spark.master=spark://127.0.0.1:7077
spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.executor.memory=100g
gremlin.spark.persistContext=true
gremlin.hadoop.defaultGraphComputer=org.apache.tinkerpop.gremlin.spark.process.computer.SparkGraphComputer
HDFSが正しく設定されているようです。here：
gremlin> hdfs
==>storage[DFS[DFSClient[clientName=DFSClient_NONMAPREDUCE_178390072_1, ugi=cassandra (auth:SIMPLE)]]]