探秘Morpheus：Cypher在Apache Spark中的力量

1、项目介绍

Morpheus是一个开源项目，它将业界广泛使用的Cypher查询语言引入了Apache Spark™世界。这个项目由开放Cypher项目维护，旨在为Spark提供强大的图形数据处理和查询能力。尽管项目目前不再积极维护，但其潜力依然值得挖掘。

2、项目技术分析

Morpheus基于Spark的DataFrame API构建，允许跨多个数据源集成并支持多图查询。利用Spark的Catalyst优化器，它可以高效地运行分析型图查询，并能将结果以图的形式返回，方便创建数据处理管道。此外，Morpheus还提供了与GraphX库的接口融合。

Morpheus当前实现了Cypher的一个子集，包括对多重图的支持——这是Cypher的一个重要特性。该项目设计了一个数据源API，可以自定义数据导入器，方便接入外部图数据。

3、项目及技术应用场景

Morpheus主要面向开发者、大数据整合专家以及数据科学家。对于数据科学家来说，Morpheus可以帮助他们整合多种不同的数据源，将这些数据转化为单一的图形结构进行研究。通过Cypher查询，可以从大规模数据中提取出感兴趣的子图，进一步用于高级分析或导出供后续处理。

例如，数据分析师可以用Morpheus进行复杂的数据汇总，通过图形化的方式揭示数据之间的关联性，从宏观层面理解数据模式，同时也能够深入到细节信息进行钻取。

4、项目特点

• 多数据源集成：支持Hive、Neo4j、关系数据库（JDBC）和文件存储系统的数据导入。
• Cypher支持：部分实现Cypher查询语言，支持复杂的图形查询。
• 图形处理管道：查询结果可返回为新的图形，创建灵活的数据处理流程。
• API丰富：构建于Spark DataFrame之上，与Spark SQL和GraphX无缝集成。
• 自定义数据源：数据源API支持自定义数据导入器，扩展性强。

开始使用Morpheus

使用Morpheus最简单的方法是通过Scala。你可以通过Gradle构建项目，并将依赖项添加到你的项目中。项目提供了简单的示例代码，展示如何从DataFrame创建一个图形，然后执行Cypher查询。

请注意，Morpheus支持Spark 2.4系列和Scala 2.12版本。对于更晚版本的Spark，可能需要手动构建。

总的来说，虽然Morpheus已经进入预发布阶段并且不再积极维护，但是其提供的功能和技术仍然具有很大的价值。如果你正在寻找一种方式在Spark上实现图形查询和数据分析，那么Morpheus值得一试。