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隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)處理與分析變得越來越重要。而其中，讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)也是一項非常重要的工作。在過去，讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過繁瑣的準(zhǔn)備工作，比較耗時。而現(xiàn)在，我們可以通過使用Spark輕松讀取數(shù)據(jù)庫，節(jié)省時間和精力。
本文將會為大家介紹什么是Spark，如何使用Spark讀取數(shù)據(jù)庫以及優(yōu)秀的方法分享。
一、什么是Spark？
Spark是一個快速、通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，可以支持包括Java、Scala、Python在內(nèi)的多種編程語言。Spark具有高速內(nèi)存計算和優(yōu)化引擎，能夠加速數(shù)據(jù)處理的速度。Spark是一種大數(shù)據(jù)處理框架，也是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個重要組件。
二、如何使用Spark讀取數(shù)據(jù)庫？
使用Spark讀取數(shù)據(jù)庫時，需要先進(jìn)行一些配置工作。需要在pom.xml中添加以下依賴：
“`
org.apache.spark
spark-sql_2.11
2.4.5
com.microsoft.sqlserver
mssql-jdbc
6.4.0.jre8
“`
這些依賴會將Spark SQL與Microsoft SQL Server JDBC驅(qū)動程序添加到項目中。
接下來，需要創(chuàng)建一個Java SparkSession對象。在這個對象中，將設(shè)置連接到數(shù)據(jù)庫的參數(shù)。需要設(shè)置數(shù)據(jù)庫的URL、用戶名和密碼。然后，在創(chuàng)建SparkSession對象時，需要將這些參數(shù)傳遞給SparkConf。
示例代碼如下：
“`
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
public class SparkSQLJDBCDemo {
public static void loadSQLServerTable() {
//creating SparkSession
SparkSession sparkSession = SparkSession
.builder()
.appName(“Spark SQL JDBC example”)
.master(“l(fā)ocal[*]”)
.config(“spark.sql.warehouse.dir”, “file:///C:/temp”)
.getOrCreate();
//creating properties object
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty(“user”, “username”);
properties.setProperty(“password”, “password”);
//reading table
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties);
jdbcDF.show();
}
public static void mn(String[] args) {
loadSQLServerTable();
}
}
“`
在上述代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個SparkSession對象，并設(shè)置參數(shù)。注意到我們已經(jīng)設(shè)置了用戶名、密碼，以及連接數(shù)據(jù)庫的URL。然后，我們通過SparkSession的read方法，具體地讀取了目標(biāo)數(shù)據(jù)庫中的表中的數(shù)據(jù)。在這里，我們讀取了員工表中的所有數(shù)據(jù)。我們通過show方法，將讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。
三、優(yōu)秀的方法分享
1.使用Repartition
在讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)時，一步到位將所有數(shù)據(jù)讀取出來往往會導(dǎo)致生成數(shù)據(jù)傾斜的問題。在這種情況下，我們可以使用Repartition方法，將數(shù)據(jù)按照某種規(guī)則重新劃分，避免數(shù)據(jù)傾斜的問題。示例代碼如下：
“`
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties)
.repartition(10); //設(shè)置Repartition的數(shù)量為10
“`
2.使用Cache
如果需要經(jīng)常使用已讀取到的數(shù)據(jù)，而且又希望查詢時速度更快，我們可以使用Cache方法將數(shù)據(jù)緩存起來。這樣，在后續(xù)的查詢過程中，就可以快速地讀取這些數(shù)據(jù)。示例代碼如下：
“`
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties)
.cache(); //將讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存
“`
3.使用PartitionBy和BucketBy
如果我們可以根據(jù)某種規(guī)則將數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，那么就可以使用PartitionBy或BucketBy方法。這兩種方法可以使查詢速度更快。PartitionBy方法可以將數(shù)據(jù)按照某個字段進(jìn)行分區(qū)，而BucketBy方法可以將數(shù)據(jù)按照某個字段進(jìn)行分桶。示例代碼如下：
“`
Dataset jdbcDF = sparkSession.read()
.jdbc(“jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase;”, “dbo.employeetable”, properties)
.repartition(10)
.partitionBy(“departmentid”); //按照部門ID進(jìn)行分區(qū)
“`
四、結(jié)論
在本文中，我們介紹了Spark的基本概念，以及如何使用Spark輕松讀取數(shù)據(jù)庫。我們還分享了一些優(yōu)秀的方法，包括Repartition、Cache、PartitionBy和BucketBy。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- spark編程 mysql得不到數(shù)據(jù)
- spark讀mysql數(shù)據(jù)只出來了字段沒數(shù)據(jù)
spark編程 mysql得不到數(shù)據(jù)
這里說明一點：本文提到的解決 Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驅(qū)動的方法是針對單機模式(也就是local模式)。在集群環(huán)境下，下面的方法是不行的。這是因為在分布式環(huán)境下，加載mysql驅(qū)動包存在一個Bug,1.3及以前的版本 –jars 分薯姿發(fā)的jar在executor端是通過 Spark自身特化的classloader加載的。而JDBC driver manager使用的則是系統(tǒng)默認(rèn)的classloader，因此無法識別?？尚械姆椒ㄖ皇窃谒?executor 節(jié)點上預(yù)先裝好JDBC driver并放入默認(rèn)的classpath。
不過Spark 1.4應(yīng)該已經(jīng)fix了這個問題，即數(shù)高絕念汪 –jars 分發(fā)的 jar 也會納入 YARN 的 classloader 范疇。
今天在使用Spark中DataFrame往Mysql中插入RDD，但是一直報出以下的異常次信息：
$ bin/spark-submit –master local
–jars lib/mysql-connector-java-5.1.35.jar
–class spark.sparkToJDBC ./spark-test_2.10-1.0.jar
spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Exception in thread “main” java.sql.SQLException: No suitable driver found for
jdbc:
true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true
at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:602)
at java.sql.DriverManager.getConnection(DriverManager.java:207)
at org.apache.spark.sql.DataFrame.createJDBCTable(DataFrame.scala:1189)
at spark.SparkToJDBC$.toMysqlFromJavaBean(SparkToJDBC.scala:20)
at spark.SparkToJDBC$.main(SparkToJDBC.scala:47)
at spark.SparkToJDBC.main(SparkToJDBC.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$
$runMain(SparkSubmit.scala:569)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:166)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:189)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:110)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
感覺很奇怪，我在啟動作業(yè)的時候加了Mysql驅(qū)動啊在，怎么會出現(xiàn)這種異常呢？？經(jīng)過查找，發(fā)現(xiàn)在–jars參數(shù)里面加入Mysql是沒有用的。通過查找，發(fā)現(xiàn)提交的作業(yè)可以通過加入–driver-class-path參數(shù)來設(shè)置driver的classpath，試了一下果然沒有出現(xiàn)錯誤！
$ bin/spark-submit –master local
–driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.35.jar
–class spark.SparkToJDBC ./spark-test_2.10-1.0.jar
其實，我們還可以在spark安裝包的conf/spark-env.sh通過配置SPARK_CLASSPATH來設(shè)置driver的環(huán)境變量，如下：
（這里需要注意的是，在Spark1.3版本中，在Spark配置中按如下進(jìn)行配置時，運行程序時會提示該配置方法在Spark1.0之后的版本已經(jīng)過時，建議使用另外兩個方法；其中一個就是上面講到的方法。另外一個就是在配置文件中配置spark.executor.extraClassPath，具體配置格式會在試驗之后進(jìn)行補充）
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/iteblog/com/mysql-connector-java-5.1.35.jar
這樣也可以解決上面出現(xiàn)的異常。但是，我們不能同時在conf/spark-env.sh里面配置SPARK_CLASSPATH和提交作業(yè)加上–driver-class-path參數(shù)，否則會出現(xiàn)以下異常：
查看源代碼打印幫助
$ bin/spark-submit –master local
–driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.35.jar
–class spark.SparkToJDBC ./spark-test_2.10-1.0.jar
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Exception in thread “main”org.apache.spark.SparkException:
Found both spark.driver.extraClassPath and SPARK_CLASSPATH. Use only the former.
at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6$$anonfun$apply
$7.apply(SparkConf.scala:339)
at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6$$anonfun$apply
$7.apply(SparkConf.scala:337)
at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318)
at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6.apply(SparkConf.scala:337)
at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6.apply(SparkConf.scala:325)
at scala.Option.foreach(Option.scala:236)
at org.apache.spark.SparkConf.validateSettings(SparkConf.scala:325)
at org.apache.spark.SparkContext.(SparkContext.scala:197)
at spark.SparkToJDBC$.main(SparkToJDBC.scala:41)
at spark.SparkToJDBC.main(SparkToJDBC.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:39)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:25)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:597)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$
deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:569)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:166)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:189)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:110)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
“這里說明一點:本文提到的解決 Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驅(qū)動的方法是針對單機模式(也就是local模式)。在集群環(huán)境下,下面的方法是不行的。
編程是編定程序的中文簡稱，就是讓計算機代碼解決某個問題，對某個計算體系規(guī)定一定的運算方式，使計算體系按照該計算方式運行，并最終得到相應(yīng)結(jié)果的過程。
為了使計算機能夠理解人的意圖，人類就必慶扮須將需解決的問題的思路、方法和手段通過計算機能夠理解的形式告訴計算機，使得計算機能夠根據(jù)人的指令一步一步去工作，完成某種特定的任務(wù)。這種人和計算體系之間交流的過程就是編程。
在計算機系統(tǒng)中，一條機器指令規(guī)定了計算機系統(tǒng)的一個特定動作。
一個系列的計算機在硬件設(shè)計制造時就用了若干指令規(guī)定了該系列計算櫻裂機能夠進(jìn)行的基本操作，這些指令一起構(gòu)成了該系列計算機的指令系統(tǒng)。在計算機應(yīng)用的初期，程序員使用機器的指令系統(tǒng)來編寫計算機應(yīng)用程序，這種程序稱為機脊差閉器語言程序。
以上內(nèi)容參考：
百度百科-編程
這里說明一點：本文提到的解決 Spark insertIntoJDBC找不到Mysql驅(qū)動的方法是純鎮(zhèn)針對單機模式(也就是local模式)。在集群環(huán)境下，下面的方法是不行的。這是因為在分布式環(huán)境下，加載mysql驅(qū)動包存在一個Bug,1.3及悄悔以前的版本 –jars 分發(fā)的jar在executor端是通過 Spark自身特化的classloader加載的。而JDBC driver manager使用的則是系統(tǒng)默認(rèn)的classloader，因此無法識別?？尚械姆椒ㄖ皇窃谒?executor 節(jié)點上預(yù)先裝好JDBC driver并放入默認(rèn)的classpath。
spark讀mysql數(shù)據(jù)只出來了字段沒數(shù)據(jù)
文件慶畝丟失。spark讀mysql數(shù)據(jù)只出來了字段沒數(shù)據(jù)是文件丟失導(dǎo)致，需要重新卸載仿拍該軟件，并譽大森重新下載安裝即可。
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