通过Spark SQL读写Azure Blob Storage外表

前提条件

• AnalyticDB for MySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。

• 已在AnalyticDB for MySQL集群中创建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。

  • 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。

• AnalyticDB for MySQL集群与OSS存储空间位于相同地域。

• 已授权AnalyticDB for MySQL扮演AliyunADBSparkProcessingDataRole角色来访问其他云资源。具体操作，请参见账号授权。

• 已配置Spark公网环境。具体操作，请参见Spark应用访问公网配置说明。

操作步骤

1. 下载AnalyticDB for MySQLSpark访问Azure Blob Storage所依赖的JAR包。下载链接，请参见hadoop-azure-datalake-3.3.0.jar和hadoop-azure-3.3.0.jar。

2. 将两个JAR包上传至OSS。本文上传路径以oss://testBucketName/path/to为例。具体操作，请参见简单上传。

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 > SQL开发。

5. 在SQLConsole窗口，选择Spark引擎和Job型资源组，输入以下作业内容：

   SET spark.adb.eni.enabled=true;
   SET spark.adb.eni.vswitchId=vsw-bp1spuegbpswyk9****;
   SET spark.adb.eni.securityGroupId=sg-bp18rb6aucqaab****;
   SET spark.sql.catalogImplementation = hive;
   SET spark.hadoop.fs.azure.account.key.<存储账户名>.dfs.core.windows.net=<storage_account_key>;
   
   ADD JAR 'oss://testBucketName/path/to/hadoop-azure-datalake-3.3.0.jar';
   ADD JAR 'oss://testBucketName/path/to/hadoop-azure-3.3.0.jar';
   
   -- Here are your sql statements
   CREATE DATABASE IF NOT EXISTS azure_test location 'abfss://<容器名称>@<存储账户名>.dfs.core.windows.net/spark_test/db';
   USE azure_test;
   CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_tbl(id INT, name STRING) location 'abfss://<容器名称>@<存储账户名>.dfs.core.windows.net/spark_test/db/tbl';
   INSERT INTO test_tbl VALUES (1, 'aaa');
   SELECT * FROM test_tbl;

   参数说明如下：

   参数	说明
   spark.adb.eni.enabled	是否开启使用弹性网卡，这里需要配置为true。
   spark.adb.eni.vswitchId	弹性网卡的交换机ID。此处需填写为Spark公网环境中指定的交换机ID。
   spark.adb.eni.securityGroupId	弹性网卡的安全组ID，此处需填写为Spark公网环境中指定的安全组ID。
   spark.sql.catalogImplementation	Spark使用的Catalog类型，此处需填写为hive。
   spark.hadoop.fs.azure.account.key.<存储账户名>.dfs.core.windows.net	存储账户的访问密钥。获取方法，请参见获取存储账户的连接字符串。

   其他参数请参见Spark应用配置参数说明。

6. 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。