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通过Spark SQL读Lindorm数据

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云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版支持通过Spark SQL访问Lindorm数据库。本文主要介绍如何通过Spark SQL访问Lindorm中的Hive表和宽表的数据。

前提条件

  • 已创建Lindorm单可用区实例。具体操作，请参见创建实例。

    重要

    Lindorm实例需开通宽表引擎、计算引擎、LindormDFS。计算引擎开通方式，请参见开通与变配。

  • 已开通OSS服务并创建存储空间和项目。具体操作，请参见开通OSS服务、创建存储空间和管理目录。

  • 集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。

  • 已在企业版、基础版或湖仓版集群中创建Job型资源组。具体操作，请参见新建资源组。

  • 已创建企业版、基础版或湖仓版集群的数据库账号。

准备工作

  1. 在Lindorm管理控制台的实例详情页面，获取交换机ID。

  2. 在Lindorm管理控制台的访问控制页面，单击安全组页签，查看Lindorm实例所属的安全组ID。如未添加安全组，请参见添加安全组。

访问Lindorm中的Hive数据

  1. 获取HDFS客户端的hdfs-site配置信息。

    说明

    如需获取hdfs-site配置信息，请联系Lindorm技术支持（钉钉号：s0s3eg3）。

  2. 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。

  3. 在左侧导航栏，单击作业开发 > SQL开发。

  4. 在SQLConsole窗口，选择Spark引擎和Job型资源组。

  5. 在SQLConsole窗口中输入以下作业内容：

    SET spark.adb.connectors = oss,external_hive;
SET spark.adb.eni.enabled=true;
SET spark.adb.eni.vswitchId=vsw-bp14pj8h0k5p0kwu3****;
SET spark.adb.eni.securityGroupId=sg-bp11m93k021tp4ca****;
SET spark.sql.catalog.lindorm_catalog = org.apache.spark.sql.hive.V2HiveExternalCatalog;
SET spark.adb.eni.adbHostAlias.enabled=true;
SET spark.sql.catalogImplementation = hive;
-- HDFS相关配置
SET spark.sql.catalog.lindorm_catalog.spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://ld-bp1ttz8833x9c****-proxy-ldps-hms.lindorm.aliyuncs.com:9083;
SET spark.hadoop.dfs.nameservices=ld-bp1ttz8833x9c****;
SET spark.hadoop.dfs.client.failover.proxy.provider.ld-bp1ttz8833x9c****=org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider;
SET spark.hadoop.dfs.ha.automatic-failover.enabled=true;
SET spark.hadoop.dfs.ha.namenodes.ld-bp1ttz8833x9c****=nn1,nn2;
SET spark.hadoop.dfs.namenode.rpc-address.ld-bp1ttz8833x9c****.nn1=ld-bp1ttz8833x9c-master1-001.lindorm.rds.aliyuncs.com:8020;
SET spark.hadoop.dfs.namenode.rpc-address.ld-bp1ttz8833x9c****.nn2=ld-bp1ttz8833x9c****-master2-001.lindorm.rds.aliyuncs.com:8020;
SET spark.hadoop.dfs.namenode.http-address.ld-bp1ttz8833x9c****.nn1=ld-bp1ttz8833x9c****-master1-001.lindorm.rds.aliyuncs.com:50071;
SET spark.hadoop.dfs.namenode.http-address.ld-bp1ttz8833x9c****.nn2=ld-bp1ttz8833x9c****-master2-001.lindorm.rds.aliyuncs.com:50071;

-- 创建OSS外部数据库和表
CREATE DATABASE external_oss_db location 'oss://testBucketName/warehouse/db';
CREATE TABLE external_oss_db.test(id int, name string) using parquet location 'oss://testBucketName/warehouse/db/test';

-- 将Hive表中的数据插入至OSS外表
INSERT INTO external_oss_db.test SELECT * FROM lindorm_catalog.spark_test.test;

-- 读取OSS外表数据
SELECT * FROM external_oss_db.test;

    参数

    是否必填

    说明

    spark.adb.connectors

    是

    启用AnalyticDB for MySQLSpark内置的连接器，连接器名称以逗号分隔，目前可选的连接器有oss、hudi、delta、adb、odps、external_hive、jindo。

    本文示例为oss,external_hive连接器。

    spark.adb.eni.enabled

    是

    是否开启ENI访问的开关。

    如果是通过外表访问其他外部数据源，则需要打开ENI访问开关。取值说明：

    • true：开启

    • false：关闭

    本文示例需打开ENI访问开关，参数取值为true。

    spark.adb.eni.vswitchId

    是

    准备工作中获取的Lindorm交换机ID。

    spark.adb.eni.securityGroupId

    是

    准备工作中获取的Lindorm安全组ID。

    spark.sql.catalog.lindorm_catalog

    是

    Spark SQL支持的配置数据源的方式。

    参数取值固定为org.apache.spark.sql.hive.V2HiveExternalCatalog。

    说明

    参数名称中的catalog_name可自定义，本文示例为lindorm_catalog。

    spark.adb.eni.adbHostAlias.enabled

    是

    是否开启自动将AnalyticDB for MySQL服务所需要的域名解析信息写入到域名映射表中。取值说明：

    • true：开启。

    • false：关闭。

    在通过ENI连接EMR Hive读写数据时，需要开启。

    HDFS相关配置

    是

    步骤1中获取的hdfs-site配置信息。格式如下：set spark.hadoop.<name>=<value>。

    说明

    <name>和<value>需替换为配置信息中的实际值。

    location

    是

    指定外部数据库和外表数据在OSS上的存储路径。格式为oss://<bucketname/database/table>。本文示例为oss://testBucketName/warehouse/db/test。

    说明

    <bucketname/database/table>需替换为实际的OSS路径。

  6. 单击执行SQL。

  7. Spark作业执行成功后，您可以在Spark Jar开发页面应用列表页签中的日志查看表数据。详情请参见Spark开发编辑器。

访问Lindorm宽表数据

  1. 获取宽表引擎使用HBase Java API访问的专有网络地址。具体操作，请参见查看连接地址。

  2. 下载连接Lindorm实例所需的JAR包，并将解压后的JAR包上传至OSS中。具体操作，请参见上传文件。

  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。

  6. 在SQLConsole窗口中输入以下作业内容：

    SET spark.adb.eni.enabled=true;
SET spark.adb.eni.vswitchId=vsw-bp14pj8h0k5p0kwu3****;
SET spark.adb.eni.securityGroupId=sg-bp11m93k021tp4ca****;
SET spark.sql.catalog.lindorm_table = com.alibaba.lindorm.ldspark.datasources.v2.LindormCatalog;
SET spark.sql.catalog.lindorm_table.url=ld-bp1ttz8833x9c****-proxy-lindorm.lindorm.rds.aliyuncs.com:30020;
SET spark.sql.catalog.lindorm_table.username=test;
SET spark.sql.catalog.lindorm_table.password=password;
add jar "oss://<bucketname>/hbase_jars/*";

-- 创建OSS外部数据库和表
CREATE DATABASE IF NOT exists external_oss_db location 'oss://testBucketName/warehouse/db';
CREATE TABLE IF NOT exists external_oss_db.lindorm_table_2(id string, name string) using parquet location 'oss://testBucketName/warehouse/db/lindorm_table_2';

-- 将lindorm宽表中的数据插入至OSS外表
INSERT INTO external_oss_db.lindorm_table_2 SELECT * FROM lindorm_table.spark_test.tb;

-- 读取OSS外表数据
SELECT * FROM external_oss_db.lindorm_table_2;

    参数说明：

    参数

    是否必填

    说明

    spark.adb.eni.enabled

    是

    是否开启ENI访问的开关。

    如果是通过外表访问其他外部数据源，则需要打开ENI访问开关。取值说明：

    • true：开启

    • false：关闭

    本文示例需打开ENI访问开关，参数取值为true。

    spark.adb.eni.vswitchId

    是

    准备工作中获取的Lindorm交换机ID。

    spark.adb.eni.securityGroupId

    是

    准备工作中获取的Lindorm安全组ID。

    spark.sql.catalog.lindorm_table

    是

    Spark SQL支持的配置数据源的方式。

    参数取值固定为com.alibaba.lindorm.ldspark.datasources.v2.LindormCatalog。

    说明

    参数名称中的catalog_name可自定义，本文示例为lindorm_table。

    spark.sql.catalog.lindorm_table.url

    是

    步骤1中获取的使用HBase Java API访问的专有网络地址。

    spark.sql.catalog.lindorm_table.username

    是

    宽表引擎的用户名和密码。

    如果您忘记用户密码，可以通过Lindorm宽表引擎的集群管理系统修改密码。具体操作，请参见修改用户密码。

    spark.sql.catalog.lindorm_table.password

    是

    jar

    是

    步骤2中下载的压缩包所在的OSS路径。本文示例为oss://testBucketName/hbase_jars/*。

    location

    是

    指定外部数据库和外表数据在OSS上的存储路径。格式为oss://<bucketname/database/table>。本文示例为oss://testBucketName/warehouse/db/lindorm_table_2。

    说明

    <bucketname/database/table>需替换为实际的OSS路径。

  7. 单击执行SQL。

  8. Spark作业执行成功后，您可以在Spark Jar开发页面应用列表页签中的日志查看表数据。详情请参见Spark开发编辑器。

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