快速创建集群

本文将介绍创建 悦数图数据库 集群的两种方式：

• 使用 Helm 创建 悦数图数据库 集群
• 使用 Kubectl 创建 悦数图数据库 集群

前提条件

• 安装 NebulaGraph Operator

• 已创建 StorageClass

使用 Helm 创建 悦数图数据库 集群

:::compatibility 历史版本兼容性

1.x 版本的 NebulaGraph Operator 不兼容 3.x 以下版本的 悦数图数据库 。

:::

1. 添加 NebulaGraph Operator Helm 仓库。

helm repo add nebula-operator https://vesoft-inc.github.io/nebula-operator/charts

2. 更新 Helm 仓库，拉取最新仓库资源。

helm repo update

3. 为安装集群所需的配置参数设置环境变量。

export NEBULA_CLUSTER_NAME=nebula         # <ProductName /> 集群的名字。
export NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE=nebula    # <ProductName /> 集群所处的命名空间的名字。
export STORAGE_CLASS_NAME=fast-disks             # <ProductName /> 集群的 StorageClass。

4. 为 悦数图数据库 集群创建命名空间（如已创建，略过此步）。

kubectl create namespace "${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}"

5. 创建 悦数图数据库 集群。

helm install "${NEBULA_CLUSTER_NAME}" nebula-operator/nebula-cluster \
    --set nameOverride="${NEBULA_CLUSTER_NAME}" \
    --set nebula.storageClassName="${STORAGE_CLASS_NAME}" \
    # 指定 <ProductName /> 集群的版本。
    --set nebula.version=v<Var name="nebula_release" /> \
    # 指定集群 chart 的版本，不指定则默认安装最新版本 chart。
    # 执行 helm search repo - l nebula-operator/nebula-cluster 命令可查看所有 chart 版本。
    --version=1.8.0 \
    --namespace="${NEBULA_CLUSTER_NAMESPACE}" \      

使用 Kubectl 创建 悦数图数据库 集群

:::compatibility 历史版本兼容性

1.x 版本的 NebulaGraph Operator 不兼容 3.x 以下版本的 悦数图数据库 。

::: 下面以创建名为nebula的集群为例，说明如何部署 悦数图数据库 集群。

1. 创建命名空间，例如nebula。如果不指定命名空间，默认使用default命名空间。

kubectl create namespace nebula

2. 创建集群配置文件，例如nebulacluster.yaml。

??? info "展开查看集群的示例配置"

apiVersion: apps.nebula-graph.io/v1alpha1
kind: NebulaCluster
metadata:
  name: nebula
  namespace: default
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
    whenUnsatisfiable: "ScheduleAnyway"
  graphd:
    # Graph 服务的容器镜像。
    image: vesoft/nebula-graphd
    logVolumeClaim:
      resources:
        requests:
          storage: 2Gi
      # 用于存储 Graph 服务的日志的存储类名称。
      storageClassName: local-sc
    replicas: 1
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 500Mi
    version: v<Var name="nebula_release" />
  imagePullPolicy: Always
  metad:
    # Meta 服务的容器镜像。
    image: vesoft/nebula-metad
    logVolumeClaim:
      resources:
        requests:
          storage: 2Gi
      storageClassName: local-sc
    dataVolumeClaim:
      resources:
        requests:
          storage: 2Gi
      storageClassName: local-sc
    replicas: 1
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 500Mi
    version: v<Var name="nebula_release" />
  reference:
    name: statefulsets.apps
    version: v1
  schedulerName: default-scheduler
  storaged:
    # Storage 服务的容器镜像。
    image: vesoft/nebula-storaged
    logVolumeClaim:
      resources:
        requests:
          storage: 2Gi
      storageClassName: local-sc
    dataVolumeClaims:
    - resources:
        requests:
          storage: 2Gi
      storageClassName: local-sc
    replicas: 1
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 500Mi
    version: v<Var name="nebula_release" />

关于其它参数的详情，请参考创建 悦数图数据库 集群。

3. 创建 悦数图数据库 集群。

kubectl create -f nebulacluster.yaml

返回：

nebulacluster.apps.nebula-graph.io/nebula created

4. 查看 悦数图数据库 集群状态。

kubectl get nc nebula

返回：

NAME     READY     GRAPHD-DESIRED   GRAPHD-READY   METAD-DESIRED   METAD-READY   STORAGED-DESIRED   STORAGED-READY   AGE
nebula    True      1                1              1               1             1                  1                86s

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