java使用spark/spark-sql處理schema數據

一、spark是什麼？

Spark是基於內存計算的大數據並行計算框架。

1.1 Spark基於內存計算

相比於MapReduce基於IO計算，提升了在大數據環境下數據處理的實時性。

1.2 高容錯性和高可伸縮性

與mapreduce框架相同，容許用戶將Spark部署在大量廉價硬件之上，造成集羣。

 

二、spark編程

每個spark應用程序都包含一個驅動程序（driver program ），他會運行用戶的main函數，並在集羣上執行各類並行操做（parallel operations）

spark提供的最主要的抽象概念有兩種： 
彈性分佈式數據集（resilient distributed dataset）簡稱RDD ，他是一個元素集合，被分區地分佈到集羣的不一樣節點上，能夠被並行操做，RDDS能夠從hdfs(或者任意其餘的支持Hadoop的文件系統)上的一個文件開始建立，或者經過轉換驅動程序中已經存在的Scala集合獲得，用戶也可讓spark將一個RDD持久化到內存中，使其能再並行操做中被有效地重複使用，最後RDD能自動從節點故障中恢復

spark的第二個抽象概念是共享變量（shared variables），它能夠在並行操做中使用，在默認狀況下，當spark將一個函數以任務集的形式在不一樣的節點上並行運行時，會將該函數所使用的每一個變量拷貝傳遞給每個任務中，有時候，一個變量須要在任務之間，或者驅動程序之間進行共享，spark支持兩種共享變量： 
廣播變量（broadcast variables），它能夠在全部節點的內存中緩存一個值。 
累加器（accumulators）：只能用於作加法的變量，例如計算器或求和器

 

三、spark-sql

spark-sql是將hive sql跑在spark引擎上的一種方式，提供了基於schema處理數據的方式。

 

四、代碼詳解

java spark和spark-sql依賴。

pom.xml

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>1.6.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>
            <version>1.6.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
            <version>1.6.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

 

 

基於spark1.6建立HiveContext客戶端。在spark2.1已經開始使用sparksession了。請注意。

package com.xiaoju.dqa.fireman.driver;
import com.xiaoju.dqa.fireman.exception.SparkInitException;
import com.xiaoju.dqa.fireman.utils.PropertiesUtil;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;

import java.io.IOException;
import java.util.Properties;

public class SparkClient {
    private SparkConf sparkConf;
    private JavaSparkContext javaSparkContext;

    public SparkClient() {
        initSparkConf();
        javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
    }

    public SQLContext getSQLContext() throws SparkInitException {
        return new SQLContext(javaSparkContext);
    }

    public HiveContext getHiveContext() throws SparkInitException {
        return new HiveContext(javaSparkContext);
    }

    private void initSparkConf() {
        try {
            PropertiesUtil propUtil = new PropertiesUtil("fireman.properties");
            Properties prop = propUtil.getProperties();
            String warehouseLocation = System.getProperty("user.dir");
            sparkConf = new SparkConf()
                    .setAppName(prop.getProperty("spark.appname"))
                    .set("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
                    .setMaster(prop.getProperty("spark.master"));
        } catch (IOException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

}

 

驅動程序driver

一、這裏要實現可序列化接口，不然spark並不會識別這個類。

二、這裏在經過spark-sql讀取到row數據以後，將schema解析出來，而且映射爲hashmap。

public class FiremanDriver implements Serializable {
    private String db;
    private String table;
private HiveContext hiveContext;public FiremanDriver(String db, String table) {
        try {
            this.db = db;
            this.table = table;
            SparkClient sparkClient = new SparkClient();
            hiveContext = sparkClient.getHiveContext();
        } catch (SparkInitException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

　　public void check() {
        HashMap<String, Object> result = null;
        try {
            String query = String.format("select * from %s.%s", db ,table);
            System.out.println(query);
            DataFrame rows = hiveContext.sql(query);
            JavaRDD<Row> rdd = rows.toJavaRDD();
            result = rdd.map(new Function<Row, HashMap<String, Object>>() {
                @Override
                public HashMap<String, Object> call(Row row) throws Exception {
                    HashMap<String, Object> fuseResult = new HashMap<String, Object>();
                    HashMap<String, Object> rowMap = formatRowMap(row);
                    // 實際map過程
                    return mapResult;
                }
            }).reduce(new Function2<HashMap<String, Object>, HashMap<String, Object>, HashMap<String, Object>>() {
                @Override
                public HashMap<String, Object> call(HashMap<String, Object> map1, HashMap<String, Object> map2) throws Exception {
                    // reduce merge過程                    
　　　　　　　　　　　　return mergeResult;
                }
            });

        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

　　// 讀取shema，這裏在經過spark-sql讀取到row數據以後，將schema解析出來，而且映射爲hashmap
    private HashMap<String, Object> formatRowMap(Row row){
        HashMap<String, Object> rowMap = new HashMap<String, Object>();
        try {
　　　　　　　　for (int i=0; i<row.schema().fields().length; i++) {
                String colName = row.schema().fields()[i].name();
                Object colValue = row.get(i);
                rowMap.put(colName, colValue);
        }catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
        return rowMap;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String db = args[0];
        String table = args[1];
        FiremanDriver firemanDriver = new FiremanDriver(db, table);
        firemanDriver.check();
    }
}