访问OSS-HDFS数据源

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云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Spark支持访问OSS-HDFS数据源,本文介绍如何使用Spark来操作OSS-HDFS数据。

前提条件

  • 集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版

  • 集群与OSS存储空间位于相同地域。

  • 已创建Job型资源组。具体操作,请参见新建资源组

  • 已创建AnalyticDB for MySQL集群的数据库账号。

  • 开启OSS-HDFS服务。具体操作,请参见开通OSS-HDFS服务

Spark Jar模式读写OSS-HDFS数据源

  1. 编写访问OSS-HDFS的示例程序(即Spark作业依赖的JAR包),进行编译打包后生成的JAR包名称为oss_hdfs_demo.jar。示例代码如下:

    package com.aliyun.spark
    
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    
    object SparkHDFS {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkSession = SparkSession
          .builder()
          .appName("Spark HDFS TEST")
          .getOrCreate()
    
        val welcome = "hello, adb-spark"
    
        //hdfs目录用于存放内容
        val hdfsPath = args(0);
        //将welcome字符串存入指定的hdfs目录
        sparkSession.sparkContext.parallelize(Seq(welcome)).saveAsTextFile(hdfsPath)
        //从指定的hdfs目录中读取内容,并打印
        sparkSession.sparkContext.textFile(hdfsPath).collect.foreach(println)
      }
    }
  2. oss_hdfs_demo.jar包上传到OSS-HDFS。具体操作,请参见通过Hadoop Shell命令访问

  3. 登录云原生数据仓库AnalyticDB MySQL控制台,在左上角选择集群所在地域。在左侧导航栏,单击集群列表,在企业版、基础版或湖仓版页签下,单击目标集群ID。

  4. 在左侧导航栏,单击作业开发 > Spark Jar 开发

  5. 在编辑器窗口上方,选择Job型资源组和Spark应用类型。本文以Batch类型为例。

  6. 在编辑器中输入以下Spark代码。读取OSS中的文件并打印出来行数和第一行内容。

    {
        "args": ["oss://testBucketName/data/oss_hdfs"],
        "file": "oss://testBucketName/data/oss_hdfs_demo.jar",
        "name": "spark-on-hdfs",
        "className": "com.aliyun.spark.SparkHDFS",
        "conf": {
            "spark.driver.resourceSpec": "medium",
            "spark.executor.instances": 1,
            "spark.executor.resourceSpec": "medium",
            "spark.adb.connectors": "jindo"
        }
    }

    参数说明:

    参数名称

    参数说明

    args

    Spark JAR作业运行的参数。本文示例代码需要在args传入读写的OSS-HDFS路径。

    本文示例为:oss://testBucketName/data/oss_hdfs

    file

    JAR包所属的OSS-HDFS路径。

    本文示例为:oss://testBucketName/data/oss_hdfs_demo.jar

    name

    Spark应用的名称。

    spark.adb.connectors

    本文读取OSS-HDFS数据使用的连接器为:jindo

    conf

    与开源Spark中的配置项基本一致,参数格式为key: value形式,多个参数之间以英文逗号(,)分隔。与开源Spark用法不一致的配置参数及AnalyticDB for MySQL特有的配置参数,请参见Spark应用配置参数说明

  7. 单击立即执行,执行完成后,您可以在Spark Jar开发页面应用列表页签中的日志查看数据。详情请参见Spark开发编辑器

Spark SQL模式读写OSS-HDFS数据源

  1. 在OSS-HDFS上创建库路径和表路径。具体操作,请参见通过Hadoop Shell命令访问。本文示例为:

    库路径:oss://{bucket}/jindo_test;表路径:oss://{bucket}/jindo_test/tbl

  2. 编写访问OSS-HDFS的Spark SQL。

    SET spark.driver.resourceSpec=small;
    SET spark.executor.instances=1;
    SET spark.executor.resourceSpec=small;
    SET spark.adb.connectors=jindo;
    
    CREATE DATABASE IF NOT EXISTS jindo_test LOCATION 'oss://{bucket}/jindo_test';
    USE jindo_test;
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS tbl(id int, name string) LOCATION 'oss://{bucket}/jindo_test/tbl';
    INSERT INTO tbl values(1, 'aaa');
    SELECT * FROM tbl;
  3. 单击立即执行

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