docker安装部署neo4j

ゝ一世哀愁。 2022-08-31 02:17 285阅读 0赞

# 拉取镜像 #

## 第一步，从镜像源中找合适的镜像 ##

docker search neo4j

## 第二步，拉取镜像源 ##

docker pull neo4j(:版本号) //缺省 “:版本号” 时默认安装latest版本的

## 第三步，查看本地镜像，检验是否拉取成功 ##

docker images

![在这里插入图片描述][0ea86c9168a38f616fefa45ea9ca3bfe.png]

# 构建容器 #

第一步，在你根目录的任意一个子目录（我这里是/home)下建立四个基本的文件夹

*  data——数据存放的文件夹
 *  logs——运行的日志文件夹
 *  conf——数据库配置文件夹（在配置文件neo4j.conf中配置包括开放远程连接、设置默认激活的数据库）
 *  import——为了大批量导入csv来构建数据库，需要导入的节点文件nodes.csv和关系文件rel.csv需要放到这个文件夹下）

docker run -d --name container_name \  //-d表示容器后台运行 --name指定容器名字
    	-p 7474:7474 -p 7687:7687 \  //映射容器的端口号到宿主机的端口号
    	-v /home/neo4j/data:/data \  //把容器内的数据目录挂载到宿主机的对应目录下
    	-v /home/neo4j/logs:/logs \  //挂载日志目录
    	-v /home/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf   //挂载配置目录
    	-v /home/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import \  //挂载数据导入目录
    	--env NEO4J_AUTH=neo4j/password \  //设定数据库的名字的访问密码
    	neo4j //指定使用的镜像

一个可以直接复制粘贴到终端执行的代码模板

docker run -d --name container_name -p 7474:7474 -p 7687:7687 -v /home/neo4j/data:/data -v /home/neo4j/logs:/logs -v /home/neo4j/conf:/var/lib/neo4j/conf -v /home/neo4j/import:/var/lib/neo4j/import --env NEO4J_AUTH=neo4j/password neo4j

其中container\_name可以自己指定，挂载在根目录下的子目录可以根据你自己的实际情况进行替换，我这里是/home。另外NEO4J\_AUTH也是你自己来进行设置。  
执行完上述命令后就在后台把neo4j容器启动起来了，这个时候你就能在宿主机的浏览器中输入localhost:7474  
输入用户名和密码就能登录到数据库了。  
![在这里插入图片描述][a5d40cef260d0ed0a3239f8e521f7203.png]

# neo4j配置 #

上述方式启动的neo4j是按照默认的配置进行启动的，而默认的数据库配置是不允许远程登陆的，这样对于在服务器上使用docker搭载neo4j的同学来说，就很不方便了。所以我们对默认配置进行一些改变，改变如下：

// 进入容器配置目录挂载在宿主机的对应目录，我这里是/home/neo4j/conf
    cd /home/neo4j/conf
    
    // vim编辑器打开neo4j.conf
    vim neo4j.conf
    
    // 进行以下更改
    //在文件配置末尾添加这一行
    dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0  //指定连接器的默认监听ip为0.0.0.0，即允许任何ip连接到数据库
    
    //修改
    dbms.connector.bolt.listen_address=0.0.0.0:7687  //取消注释并把对bolt请求的监听“地址:端口”改为“0.0.0.0:7687”
    dbms.connector.http.listen_address=0.0.0.0:7474  //取消注释并把对http请求的监听“地址:端口”改为“0.0.0.0:7474”

保存后退出，重启neo4j容器，可以使用容器的省略id或者生成容器时指定的容器名进行重启。

docker restart 容器id（或者容器名)

防火墙设置

// 查看当前防火墙状态，若为“inactive”，则防火墙已关闭，不必进行接续操作。
    sudo ufw status
    
    // 若防火墙状态为“active”，则使用下列命令开放端口
    sudo ufw allow 7474
    sudo ufw allow 7687
    
    // 重启防火墙
    sudo ufw reload

# neo4j 数据导入 #

neo4j数据的批量导入方法![在这里插入图片描述][4ea6b9d5540176f466f82ba1a7fdfdc7.png]  
为了加快速度，使用官方的Neo4j-import进行导入

// 数据准备
    清空data/databases/graph.db文件夹(如果有),将清洗好的结点文件nodes.csv和关系文件rel.csv拷贝到宿主机/home/neo4j/import中
    
    // docker以exec方式进入容器的交互式终端
    docker exec -it container_name(or container_id) /bin/bash
    
    // 停掉neo4j
    bin/neo4j stop
    
    //使用如下命令导入
    bin/neo4j-admin import \
    	--database=graph.db \	        //指定导入的数据库，没有系统则会在data/databases下自动创建一个
    	--nodes ./import/nodes.csv 		//指定导入的节点文件位置
    	--relationships ./import/rel.csv //指定导入的关系文件位置
    	--skip-duplicate-nodes=true 	//设置重复节点自动过滤
    	--skip-bad-relationships=true 	//设置bad关系自动过滤
    	
    //可执行一行式终端命令
    bin/neo4j-admin import --database=graph.db --nodes ./import/nodes.csv --relationships ./import/rel.csv --skip-duplicate-nodes=true --skip-bad-relationships=true
    
    // 容器内启动neo4j
    bin/neo4j start
    
    // 退出交互式终端但是保证neo4j后台继续运行
    ctrl + P + Q
    
    //保险起见，重启neo4j容器
    docker restart container_name(or container_id)

重启后使用另一台主机向服务器发送http请求进行远程登陆，在浏览器中输入

服务器ip:7474

切换连接模式为 bolt:/ ，输入用户名和密码进行登陆，登陆成功发现在数据库一栏没找到新导入的数据库graph.db  
这是因为配置不够全，继续进到容器挂载到宿主机的/home/neo4j/conf中对neo4j.conf进行配置

//在文件末尾添加默认的数据库
    dbms.active_database=graph.db
    
    // 保存后重启容器
    docker restart container_name(or container_id)

重新进行远程连接，此时数据库的默认选择应该就切换到了新导入的graph.db。

# 数据清洗 #

数据如何清洗成两个符合neo4j-import导入格式的csv文件？

*  [ownthink\_kg 1.4亿数据快速导入Neo4j][ownthink_kg 1.4_Neo4j]
 *  [GO语言编写的开源数据清洗工具][GO]

# 参考原创[地址][Link 1] #

[0ea86c9168a38f616fefa45ea9ca3bfe.png]: /images/20220829/7375ba76dc354c07a25a7a585b77e3fb.png
[a5d40cef260d0ed0a3239f8e521f7203.png]: /images/20220829/db1bab1b45f845fca687d18320bf3bd2.png
[4ea6b9d5540176f466f82ba1a7fdfdc7.png]: /images/20220829/51db3feed5234b449a2d2520ac5632bb.png
[ownthink_kg 1.4_Neo4j]: https://blog.csdn.net/muruibin88/article/details/106475757
[GO]: https://github.com/jievince/rdf-converter
[Link 1]: https://www.cnblogs.com/caoyusang/p/13610408.html