如何使用SparkSQL进行作业开发_云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(AnalyticDB for MySQL)-阿里云帮助中心

本文介绍如何使用Spark SQL作业开发，将ODS层表数据通过DWD层过滤后，写入ADS层。

前提条件

已创建AnalyticDB MySQL湖仓版（3.0）集群，且集群至少有16 ACU的计算预留资源和24 ACU的存储预留资源。详情请参见创建湖仓版集群。
已创建Job型资源组。详情请参见创建资源组。

步骤一：创建ODS层数据表

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 > SQL开发。
在SQLConsole窗口，选择Job型资源组和Spark引擎。
输入以下语句，并单击执行SQL（F8），创建一个名为test_spark_db的库。
```
CREATE DATABASE test_spark_db;
```
在弹窗中，选择继续执行。
重要
- 选择继续执行时，SQL语句为批量执行，SQL语句运行在单独的Spark App中，可以保证资源隔离和稳定性。本次入门教程推荐使用继续执行。
- 选择启动ThriftServer时，SQL语句为交互式执行，资源隔离为线程级的，且需要配置Spark ThriftServer后才执行SQL语句。详情请参见启停ThriftServer。

使用继续执行的方式，在test_spark_db库中创建ODS层的无索引、有分区的表adb_spark_ods，并插入数据。

CREATE TABLE test_spark_db.adb_spark_ods
  (id int,
   name string,
   age int)
USING adb
tblproperties (
'distributeType' = 'HASH',
'distributeColumns' = 'id',
'partitionType' = 'VALUE',
'partitionColumn' = 'age', 
'partitionCount' = '200', 
'indexAll' = 'false')

INSERT OVERWRITE test_spark_db.adb_spark_ods PARTITION(age) VALUES
(001,'Anna',18),
(002,'Bob',22),
(003,'Cindy',12),
(004,'Dan',25);

步骤二：创建DWD层数据表

本教程以从ODS层表中读取并过滤数据后写入DWD层表中为例。

使用继续执行的方式，在test_spark_db库中创建一张无索引、有分区的表adb_spark_dwd。

CREATE TABLE test_spark_db.adb_spark_dwd (
  id int,
  name string,
  age int
)
USING adb
TBLPROPERTIES(
  'distributeType'='HASH', 
  'distributeColumns'='id', 
  'partitionType'='value',
  'partitionColumn'='age',
  'partitionCount'='200',
  'indexAll'='false')

使用继续执行的方式，从ODS层表adb_spark_ods中读取id列不为002的数据并写入DWD层数据表。

INSERT OVERWRITE test_spark_db.adb_spark_dwd partition(age) 
SELECT 
  id,
  name,
  age
FROM test_spark_db.adb_spark_ods WHERE id != 002;

使用继续执行的方式，查询adb_spark_dwd表数据。
```
SELECT * FROM test_spark_db.adb_spark_dwd;
```
说明
使用Spark SQL执行查询语句，返回结果不展示表数据。如果您需要查看表数据，请按照步骤4操作。
可选：在Spark开发页面的应用列表中，单击目标SQL查询语句操作列的日志，在日志中可以查看表数据。

步骤三：创建ADS层数据表

ADS层表数据是对DWD层数据做了更精细地过滤，可直接用于业务分析，对查询速率有一定的要求，因此创建ADS层数据表时需添加索引。本教程从DWD层数据表adb_spark_dwd中读取age列大于15的数据并写入ADS层数据表adb_spark_ads。

使用继续执行的方式，在test_spark_db库中创建一张有索引，有分区的表adb_spark_ads。

CREATE TABLE test_spark_db.adb_spark_ads (
  id int,
  name string,
  age int
)
USING adb
TBLPROPERTIES(
  'distributeType'='HASH', 
  'distributeColumns'='id', 
  'partitionType'='value',
  'partitionColumn'='age',
  'partitionCount'='200',
  'indexAll'='true')

使用继续执行的方式，从DWD层数据表adb_spark_dwd中读取age列大于15的数据并写入ADS层数据表adb_spark_ads。

INSERT OVERWRITE test_spark_db.adb_spark_ads partition(age) 
SELECT 
  id,
  name,
  age 
FROM test_spark_db.adb_spark_dwd WHERE age > 15;

步骤四：查询ADS层表数据

AnalyticDB MySQL湖仓版（3.0）既支持通过Spark SQL或XIHE BSP SQL离线方式查询数据，也支持通过XIHE MPP SQL在线实时查询数据。为保证数据的实时性，本教程以XIHE MPP SQL在线方式查询ADS层表数据为例。

在SQLConsole窗口，选择XIHE引擎和（Interactive）user_default资源组。

执行以下语句，查询ADS层表数据。

SELECT * FROM test_spark_db.adb_spark_ads;

返回结果如下：

+------+-------+------+
| id   | name  | age  |
+------+-------+------+
|    4 | Ban   |   25 |
|    1 | Anna  |   18 |
+------+-------+------+