读取节点
|
此页面中的所有示例都假设 |
使用 labels 选项，连接器将从 Neo4j 数据库中读取数据作为一组具有给定标签的节点。
连接器构建一个使用 SKIP 和 LIMIT 读取一批行的 MATCH Cypher® 查询。
来自示例的代码将 :Person 节点及其节点属性读入 DataFrame。
示例
val df = spark.read
.format("org.neo4j.spark.DataSource")
.option("labels", ":Person")
.load()
df.show()示例
df = (
spark.read.format("org.neo4j.spark.DataSource")
.option("labels", ":Person")
.load()
)
df.show()等效的 Cypher 查询
MATCH (n:Person)
RETURN
id(n) AS `<id>`,
labels(n) AS `<labels>`,
n.surname AS surname,
n.name AS name,
n.age AS age
...根据并行级别，查询可能包含 SKIP 和 LIMIT 子句。
| <id> | <labels> | surname | name | age |
|---|---|---|---|---|
0 |
[Person] |
Doe |
Jane |
40 |
39 |
[Person] |
Doe |
John |
42 |
您可以使用冒号作为分隔符读取具有多个标签的节点。第一个标签之前的冒号是可选的。
示例
val df = spark.read
.format("org.neo4j.spark.DataSource")
// ":Person:Employee" and "Person:Employee"
// are equivalent
.option("labels", ":Person:Employee")
.load()
df.show()示例
df = (
spark.read.format("org.neo4j.spark.DataSource")
# ":Person:Employee" and "Person:Employee"
# are equivalent
.option("labels", ":Person:Employee").load()
)
df.show()