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流计算

使用Spark的DataFrame方式访问表格存储,并在本地和集群上分别进行运行调试。

前提条件

  • 了解Spark访问表格存储的依赖包,并在使用时通过maven方式引入项目中。

    • Spark相关:spark-core、spark-sql、spark-hive

    • Spark Tablestore connector:emr-tablestore-<version>.jar

    • Tablestore Java SDK:tablestore-<version>-jar-with-dependencies.jar

    其中<version>表示相应依赖包的版本号,请以实际为准。

  • 已在表格存储侧创建Source表和在Source表上创建通道,详情请参见概述

快速开始

通过项目样例了解快速使用流计算的操作。

  1. 从GitHub下载项目样例的源码,具体下载路径请参见TableStoreSparkDemo

    项目中包含完整的依赖和使用样例,具体的依赖请参见项目中的pom文件。

  2. 阅读TableStoreSparkDemo项目的README文档,并安装最新版的Spark Tablestore connector和Tablestore Java SDK到本地maven库。

    说明

    Spark Tablestore connector正式版发布以月为周期,目前最新版尚未正式发布,请先使用项目附带的预览版,正式发布后,本文也会进行更新,敬请期待。预览版和正式版只是版本号的区别,相互兼容,业务代码逻辑无需改动。

  3. 修改Sample代码。

    以StructuredTableStoreAggSQLSample为例,对此示例代码的核心代码说明如下:

    • format("tablestore")表示使用ServiceLoader方式加载Spark Tablestore connector,具体配置请参见项目中的META-INF.services。

    • instanceName、tableName、tunnel.id、endpoint、accessKeyId、accessKeySecret分别表示表格存储的实例名称、数据表名称、通道ID、实例endpoint、阿里云账号的AccessKey ID和AccessKey Secret。

    • catalog是一个JSON串,包含字段名和类型,如下示例中的数据表有UserId(STRING类型)、OrderId(STRING类型)、price(DOUBLE类型)和timestamp(LONG类型)四个字段。

    • maxoffsetsperchannel表示每一个mini-batch中每一个channel(分区)最多读取的数据量,默认值为10000。

          val ordersDF = sparkSession.readStream
            .format("tablestore")
            .option("instance.name", instanceName)
            .option("table.name", tableName)
            .option("tunnel.id", tunnelId)
            .option("endpoint", endpoint)
            .option("access.key.id", accessKeyId)
            .option("access.key.secret", accessKeySecret)
            .option("maxoffsetsperchannel", maxOffsetsPerChannel) //默认值为10000。
            .option("catalog", dataCatalog)
            .load()
            .createTempView("order_source_stream_view")
      
        val dataCatalog: String =
          s"""
             |{"columns": {
             |    "UserId": {"type":"string"},
             |    "OrderId": {"type":"string"},
             |    "price": {"type":"double"},
             |    "timestamp": {"type":"long"}
             | }
             |}""".stripMargin
      

运行调试

根据需求修改示例代码后,可在本地或者通过Spark集群进行运行调试。以StructuredTableStoreAggSQLSample为例说明调试过程。

  • 本地调试

    以Intellij IDEA为例说明。

    说明

    本文测试使用的环境为Spark 2.4.3、Scala 2.11.7和Java SE Development Kit 8,如果使用中遇到问题,请联系表格存储技术支持。

    1. 在系统参数中,配置实例名称、数据表名称、实例endpoint、阿里云账号的AccessKey ID和AccessKey Secret等参数。

      您也可以自定义参数的加载方式。

    2. 选择include dependencies with "provided" scope,单击OK

    3. 运行示例代码程序。

      idea_002

  • 通过Spark集群调试

    以spark-submit方式为例说明。示例代码中的master默认为local[*],在Spark集群上运行时可以去掉,使用spark-submit参数传入。

    1. 执行mvn -U clean package命令打包,包的路径为target/tablestore-spark-demo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

    2. 上传包到Spark集群的Driver节点,并使用spark-submit提交任务。

      spark-submit --class com.aliyun.tablestore.spark.demo.streaming.StructuredTableStoreAggSQLSample --master yarn tablestore-spark-demo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar <ots-instanceName> <ots-tableName> <ots-tunnelId> <access-key-id> <access-key-secret> <ots-endpoint> <max-offsets-per-channel>

      fig_dataframe_streaming_001