如何进行Spark作业开发_云原生数据仓库AnalyticDB(AnalyticDB)-阿里云帮助中心

云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版Spark离线应用和流应用的开发方法相同。本文介绍如何进行Spark作业开发。

开发工具

您可以通过如下五种方式进行Spark Batch和Streaming应用开发。

示例代码

本文以读取OSS数据为例，描述了Spark应用代码的编写方式，其中包括应用名称、conf配置参数等通用参数，还包括Java、Scala、Python应用的特定配置参数。命令行参数格式为JSON格式。示例如下：

 {
  "args": ["args0", "args1"],
  "name": "spark-oss-test",
  "file": "oss://<testBucketName>/jars/test/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar",
  "className": "com.aliyun.spark.oss.SparkReadOss",
  "conf": {
    "spark.driver.resourceSpec": "medium",
    "spark.executor.resourceSpec": "medium",
    "spark.executor.instances": 2,
    "spark.adb.connectors": "oss"
  }
}

通用参数

参数名称	是否必填	示例值	使用说明
name	否	`"name": "spark-oss-test"`	Spark应用名称。
file	Python/Java/Scala应用必填	`"file":"oss://<testBucketName>/jars/test/spark-examples-0.0.1-SNAPSHOT.jar"`	Spark应用主文件的存储路径，文件路径需为绝对路径。主文件是入口类所在的JAR包或者Python的入口执行文件。重要 Spark应用主文件目前只支持存储在OSS中。 OSS Bucket与AnalyticDB for MySQL集群需要在同一地域。
files	否	`"files":["oss://<testBucketName>/path/to/files_name1","oss://<testBucketName>/path/to/files_name2"]`	Spark应用依赖的文件资源，文件会被下载到Driver和Executor进程的当前执行目录下。支持配置文件别名，例如`oss://<testBucketName>/test/test1.txt#test1`，test1为文件别名，您可以使用./test1或者./test1.txt访问文件。多个文件中间用英文逗号（,）分隔。说明 files中包含名为`log4j.properties`的文件时，Spark会使用该`log4j.properties`文件作为日志配置。 Spark应用所依赖的所有文件须存储在OSS中。
archives	否	`"archives":["oss://<testBucketName>/path/to/archives","oss://<testBucketName>/path/to/archives"]`	Spark应用依赖的压缩包资源，目前支持.TAR.GZ后缀。压缩包会被解压到当前Spark进程的当前目录下。支持配置文件别名，例如`oss://testBucketName/test/test1.tar.gz#test1`，test1为文件别名。假设test2.txt是test1.tar.gz压缩包中的文件，您可以使用./test1/test2.txt或者./test1.tar.gz/test2.txt访问解压后的文件。多个压缩包中间使用英文逗号（,）分隔。说明 Spark应用所依赖的所有压缩包须存储在OSS中。压缩包解压缩失败，任务会失败。
conf	是	`"conf":{"spark.driver.resourceSpec": "medium",spark.executor.resourceSpec":"medium,"spark.executor.instances": 2,"spark.adb.connectors": "oss"}`	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。

Java应用参数

参数名称	是否必填	示例值	使用说明
args	否	`"args":["args0", "args1"]`	请根据业务需求，填写使用JAR包时需要使用的参数。多个参数之间以英文逗号（,）分隔。
className	是	`"className":"com.aliyun.spark.oss.SparkReadOss"`	Java程序入口类名称。
jars	否	`"jars":["oss://<testBucketName>/path/to/jar","oss://testBucketName/path/to/jar"]`	Spark应用依赖的JAR包，多个JAR包之间以英文逗号（,）分隔。需填写JAR包文件的绝对路径。JAR包在运行时会被加入到Driver和Executor JVM的ClassPath里面。重要 Spark应用所依赖的所有JAR包须存储在OSS中。 OSS Bucket与AnalyticDB for MySQL集群需要在同一地域。

Scala应用参数

参数名称	是否必填	示例值	使用说明
className	是	`"className":"com.aliyun.spark.oss.SparkReadOss"`	Scala程序入口类名称。
jars	否	`"jars":["oss://<testBucketName>/path/to/jar","oss://testBucketName/path/to/jar"]`	Spark应用依赖的JAR包，多个JAR包之间以英文逗号（,）分隔。需填写JAR包文件的绝对路径。JAR包在运行时会被加入到Driver和Executor JVM的ClassPath里面。重要 Spark应用所依赖的所有JAR包须存储在OSS中。 OSS Bucket与AnalyticDB for MySQL集群需要在同一地域。

Python应用参数

参数名称	是否必填	示例值	使用说明
pyFiles	是	`"pyFiles":["oss://<testBucketName>/path/to/pyfiles","oss://<testBucketName>/path/to/pyfiles"]`	PySpark依赖的Python文件，后缀可以是ZIP、PY和EGG。如果依赖多个Python文件，建议使用ZIP或者EGG压缩包。您可以在Python代码中以module方式引用Python文件。多个压缩包中间使用英文逗号（,）分隔。说明 Spark应用所依赖的所有Python文件须存储在OSS中。