访问Tablestore数据源

前提条件

• 与AnalyticDB MySQL版湖仓版（3.0）集群与TableStore实例位于同一地域。

• 已在湖仓版（3.0）集群中创建Job型资源组。具体操作，请参见新建资源组。

• • 如果是通过阿里云账号访问，只需创建高权限账号。具体操作，请参见创建高权限账号。

  • 如果是通过RAM用户访问，需要创建高权限账号和普通账号并且将RAM用户绑定到普通账号上。具体操作，请参见创建数据库账号和绑定或解绑RAM用户与数据库账号。

• 已授权AnalyticDB MySQL扮演AliyunADBSparkProcessingDataRole角色来访问其他云资源。具体操作，请参见同账号快速授权。

操作步骤

1. 下载AnalyticDB MySQL版Spark访问Tablestore依赖的Jar包。下载链接emr-tablestore-2.3.0-SNAPSHOT.jar和tablestore-5.10.3-jar-with-dependencies.jar。

2. 在pom.xml文件的dependencies中添加依赖项。

<dependency>
  <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
  <artifactId>emr-tablestore</artifactId>
  <version>2.2.0</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

3. 编写如下示例程序来访问Tablestore，并进行编译打包。本文生成的Jar包名称为spark-tablestore.jar。示例代码如下：

package com.aliyun.spark

import com.aliyun.openservices.tablestore.hadoop.TableStore
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import scala.collection.mutable

object SparkOnTablestore {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //Tablestore实例的VPC连接地址。
    val endpoint = args(0)
    // Tablestore的表名。
    val tableName = args(1)
    // Tablestore实例名称。
    val instanceName = args(2)
    // 具备Tablestore读写权限的RAM用户的AccessKey ID。
    val accessKeyId = sys.env.get("ACCESS_KEY_ID")
    //  具备Tablestore读写权限的RAM用户的AccessKey Secret。
    val accessKeySecret = sys.env.get("ACCESS_KEY_SECRET")
    // Tablestore表的数据目录。
    val dataCatalog = 
      """
        |{"columns":{
        |    "PkString": {"type":"string"},
        |    "PkInt": {"type":"long"},
        |    "col1": {"type":"string"},
        |    "col2": {"type":"long"},
        |    "col3": {"type":"binary"},
        |    "timestamp": {"type":"long"},
        |    "col5": {"type":"double"},
        |    "col6": {"type":"boolean"}
        |  }
        |}
      """.stripMargin
    
    val options = new mutable.HashMap[String, String]()
    options.put("endpoint", endpoint)
    options.put("access.key.id", accessKeyId.get)
    options.put("access.key.secret", accessKeySecret.get)
    options.put("table.name", tableName)
    options.put("instance.name", instanceName)
    options.put("catalog", dataCatalog)

    val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
    // 读取数据。
    val df = spark.read.format("tablestore").options(options).load()
    df.show()
    // 写入数据。
    df.write.format("tablestore").options(options).save()

    TableStore.shutdown()
    spark.stop()
  }
}

4. 将步骤1和步骤3中的Jar包上传至OSS。具体操作，请参见简单上传。

5. 登录云原生数据仓库AnalyticDB MySQL控制台，在页面左上角，选择集群所在地域。在左侧导航栏，单击集群列表，在湖仓版（3.0）页签下，单击目标集群ID。在左侧导航栏，单击作业开发>Spark Jar开发。

6. 在编辑器窗口上方，选择Job型资源组和作业类型。本文以Batch类型为例。

7. 在编辑器中输入以下作业内容。

{
  "args": [
    "https://i01164l****.<region_id>.vpc.tablestore.aliyuncs.com",
    "spark_test",
    "i01164l****"
  ],
  "file": "oss://<bucket_name>/spark-tablestore.jar",
  "jars": [
    "oss://<bucket_name>/emr-tablestore-2.3.0-SNAPSHOT.jar",
    "oss://<bucket_name>/tablestore-5.10.3-jar-with-dependencies.jar"
  ],
  "name": "spark-on-tablestore",
  "className": "com.aliyun.spark.SparkOnTablestore",
  "conf": {
    "spark.driver.resourceSpec": "medium",
    "spark.executor.instances": 2,
    "spark.executor.resourceSpec": "medium",
    "spark.kubernetes.driverEnv.ACCESS_KEY_ID": "LTAI5tLBmYLvf****",
    "spark.kubernetes.driverEnv.ACCESS_KEY_SECRET": "A4KuIceJjlARWKzA6nVbbi****",
    "spark.hadoopRDD.ignoreEmptySplits": false
  }
}

参数说明如下。

7. 单击立即执行。

8. 待应用列表中目标应用的状态为已完成，您可以单击操作列的日志查看Tablestore表的数据。