0基础就可以上手的Spark脚本开发-for Java

前言

最近由于工作需要,要分析大几百G的Nginx日志数据。之前也有过类似的需求,但那个时候数据量不多。一次只有几百兆,或者几个G。因为数据都在Hive里面,当时的做法是:把数据从Hive导到MySQL,然后写代码查询MySQL并处理。如果你的处理逻辑比较简单,或只是查询统计,不会设计上游的服务调用,也可以直接写Hive SQL。

上面的做法在面对少量数据时还可以应付,对于大量数据就很不可取了。从Hive导数据到MySQL,光这一步就够呛,就更别说自己写的Java脚本效率性能如何了。请教同事过后,告诉我可以用Spark,并潇洒地丢给我一个Spark-Demo的jar包。之前只接触过HDFS和Hive,Spark只听说过,也准备学,但一直没时间。这下好了,有了带薪学习的机会。其实照着同事给我的jar包,照葫芦画瓢也能写出来,但是很多API都非常陌生,写出来的代码自己也不放心,所以还是有必要学学Spark的。

不过从头开始,完整学一遍Spark的话,时间肯定不够。当时接需求时,虽然知道自己不会,但是还挺相信自己的学习能力的,承诺了开发时间。所以我们的目标就是——用Spark处理Hive里面的数据,并把结果输出到MySQL中。

学习一个新知识的正常路径是:了解产生背景、了解整体架构、分模块学习功能和了解API、实战、深入学习原理和优化。由于这次目的性很强,在第三步时,只用学习跟本次需求相关的模块即可,然后就可以实战了。先从以下两个问题入手,初步了解Spark。

  • 可以用Spark做什么?并行处理分布在集群中的大规模数据集。(:white_check_mark:)执行交互式查询语句来探索数据集并进行数据集可视化。使用 MLlib 构建、训练,以及评估机器学习模型。使用各种数据流实现端到端的数据流水线。分析图数据和社交网络。

我们本次的目标就是用Spark处理大规模的数据集。

  • 为什么选择Spark而不是MR?Spark 为中间计算结果提供了基于内存的存储,这让它比 Hadoop MR 快了很多。Spark还整合了各种上层库,比如用于机器学习的库 MLlib、提供交互式查询功能的Spark SQL、支持操作实时数据的流处理库 Structured Streaming,以及图计算库GraphX。这些库都提供了易用的 API。

初步了解Spark

Spark支持 Scala、Java、Python、SQL 和 R 等编程语言。其提供了大量模块化功能,可以适用于各种场景。其中包括 Spark SQL、Spark Structured Streaming、Spark MLlib,以及 GraphX 等模块。模块化带来的好处就是扩展性高,Spark 的重心在于快速的分布式计算引擎,而不是存储。和 Apache Hadoop 同时包含计算和存储不同,Spark 解耦了计算和存储。这意味着你可以用 Spark 读取存储在各种数据源(Apache Hadoop、Apache Cassandra、Apache HBase、MongoDB、Apache Hive、RDBMS 等)中的数据,并在内存中进行处理。你还可以扩展 Spark 的 DataFrameReader 和 DataFrameWriter,以便将其他数据源(如 Apache Kafka、Kinesis、Azure 存储、亚马逊 S3)的数据读取为DataFrame 的逻辑数据抽象,以进行操作。

Spark 提供了一种称作 RDD (resilient distributed dataset,弹性分布式数据集)的简单逻辑数据结构,它是 Spark 最基本的抽象。Spark 各种其他高级的结构化数据抽象(比如 DataFrame 和 Dataset)都是基于 RDD 构建的。

RDD 是 Spark 最基本的抽象。RDD 关联着三个至关重要的属性:

  • 依赖关系:告诉Spark如何从输入中构建RDD,Spark 可以根据这些依赖关系重新执行操作,以此重建出 RDD。这一属性赋予了 RDD 容错的弹性。
  • 分区:分区允许 Spark 将工作以分区为单位,分配到多个执行器上进行并行计算。
  • 计算函数:就是操作RDD的函数,可以生成RDD 所表示数据的Iterator[T] 对象。

RDD的操作可以分为 转化操作行动操作 。顾名思义,转化操作就是将 Spark DataFrame 转化为新的 DataFrame,而不改变原有数据的操作。比如select()、filter()这样的操作,不会改变原有数据,这些操作只会将转化结果作为新的 DataFrame 返回。一般转化操作后,会迎来一个行动操作。比如通过filter()过滤数据,最后通过count()统计过滤后的数据。这个count()就是行动操作。

上面提到了DataFrame,它是一个结构化、有格式的,且支持一些特定操作的数据集。就像分布式内存中的表一样,每列都有名字,有表结构定义,每列都有特定的数据类型。

实战Demo

引入Jar包,这里导入的版本不是很高,是因为公司的Spark集群也是2.3版本的,要跟你安装的Spark版本保持一致。

<dependency>
  <groupId>org.scala-lang</groupId>
  <artifactId>scala-library</artifactId>
  <version>2.11.8</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>2.3.2</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
  <version>2.3.2</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

下面代码中有必要的注释,带序号的注释会在代码之后会展开说说。

public class SparkDemo {
    //数据库相关配置
    private static final Properties connectionProperties = new Properties();
    private static final String HIVE_DATABASE  = "****";
    private static final String HIVE_TABLE_NAME = "****";
    private static final String JDBC_URL = "****";
    private static final String MYSQL_TABLE_NAME = "****";

    static {
        connectionProperties.put("user","*****");
        connectionProperties.put("password","*****");
        connectionProperties.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
    }

    public static void main(String[] args) {
        String dt = args[0];
        //1.SparkSession是所有功能的入口,创建好后就可以用它的API来执行操作了
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("SparkDemo")
                .config("spark.driver.maxResultSize", "3g")
                .enableHiveSupport()
                .getOrCreate();

        String sqlText = String.format("select host,url,uri,res_data,dt from %s.%s where dt=%s", HIVE_DATABASE, HIVE_TABLE_NAME, dt);
        //执行SQL并创建分区
        Dataset<Row> sql = sparkSession.sql(sqlText).repartition(8);
        //2.RDD转为JavaRDD
        JavaRDD<Row> dataRows = sql.toJavaRDD();

        //3.以分区的模式遍历数据集
        JavaRDD<Object> scanResultJavaRDD = dataRows.mapPartitions((FlatMapFunction<Iterator<Row>, Object>) rowIterator -> {
            List<Object> list = new ArrayList<>();
            Row row;
            while (rowIterator.hasNext()) {
                row = rowIterator.next();
                String host = row.getString(0);
                String url = row.getString(1);
                String uri = row.getString(2);
                String res_data = row.getString(3);
                //处理逻辑
            }
            return list.iterator();
        });
        writeToMySQL(sqlContext,scanResultJavaRDD);
        sparkSession.stop();
    }

    //4.使用SQLContext提供的API读写数据库,不只是MySQL,支持JDBC就行
    private static Dataset<Row> readMySQL(SQLContext sqlContext,String uri){
         return sqlContext.read().jdbc(JDBC_URL, MYSQL_TABLE_NAME, connectionProperties)
                .select("*")
                .where("uri=" + uri)
                .limit(1000);
    }

    private static void writeToMySQL(SQLContext sqlContext,JavaRDD<Object> resultRDD){
        sqlContext.createDataFrame(resultRDD,Object.class).write().mode(SaveMode.Append).jdbc(JDBC_URL,MYSQL_TABLE_NAME,connectionProperties);
    }
}
createDataFrame(resultRDD,Object.class)

上面这个Demo只能演示一部分功能,反正它满足我的需求。有可能不太满足你的需求,可以去看看官方的文档: https://spark.apache.org/docs/3.3.0/sql-getting-started.html 。更多的读写数据方式和操作API基本都有。

参考资料:《Spark快速大数据分析 第二版》、官方文档

原文链接:https://www.cnblogs.com/lbhym/p/16483798.html

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