From ac48d6da449154a9a3d831b2e3c310f4c56292df Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: randomJoe211 <69501902+randomJoe211@users.noreply.github.com> Date: Wed, 22 Dec 2021 11:43:27 +0800 Subject: [PATCH] Update ex-ug-import-from-kafka.md --- .../nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md index 4dd8a5f1d2b..8040d152584 100644 --- a/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md +++ b/docs-2.0/nebula-exchange/use-exchange/ex-ug-import-from-kafka.md @@ -144,7 +144,7 @@ # Kafka 数据有固定的域名称:key、value、topic、partition、offset、timestamp、timestampType。 # 在 fields 里指定 Kafka value 中的字段名称,多个字段用英文逗号(,)隔开。Spark Structured Streaming 读取 Kafka 数据后会将其以 JSON 格式存储于 value 字段中,而这里的 fields 要配置 JSON 的 key 名。示例如下: fields: [personName, age] - # 设置 fields 中的 key 保存到 Nebula Graph 时转换成的属性名。下方设置会将 name 保存为 Nebula Graph 中的 personName 属性,age 则保存为同名属性。 + # 设置 fields 中的 key 保存到 Nebula Graph 时转换成的属性名。下方设置会将 personName 保存为 Nebula Graph 中的 name 属性,age 则保存为同名属性。 nebula.fields: [name, age] # 指定表中某一列数据为 Nebula Graph 中点 VID 的来源。