在最新的master分支上官方提供了Spark JDBC外部数据源的实现,先尝为快。

通过spark-shell测试

import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext._ val TBLS_JDBC_DDL = s"""
|CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls
|USING org.apache.spark.sql.jdbc
|OPTIONS (
| url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
| dbtable 'TBLS'
|)""".stripMargin sqlContext.sql(TBLS_JDBC_DDL)

指定列查询:

sql("SELECT * FROM spark_tbls").collect.foreach(println)
[1,1423100397,1,0,spark,0,1,page_views,MANAGED_TABLE,A,D]
[6,1423116106,1,0,spark,0,6,order_created,MANAGED_TABLE,B,E]
[7,1423116131,1,0,spark,0,7,test_load1,MANAGED_TABLE,C,F]
[8,1423116145,1,0,spark,0,8,order_picked,MANAGED_TABLE,null,null]
[9,1423116160,1,0,spark,0,9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null,null]
[10,1423116168,1,0,spark,0,10,order_received,MANAGED_TABLE,null,null]
[11,1423116179,1,0,spark,0,11,order_cancelled,MANAGED_TABLE,null,null]
[12,1423116193,1,0,spark,0,12,order_tracking,MANAGED_TABLE,null,null]
[13,1423116248,1,0,spark,0,13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE,null,null]
[14,1423116298,1,0,spark,0,14,click_log,MANAGED_TABLE,null,null]
[15,1423116316,1,0,spark,0,15,ad_list,MANAGED_TABLE,null,null][16,1423116324,1,0,spark,0,16,ad_list_string,MANAGED_TABLE,null,null]
[17,1423116338,1,0,spark,0,17,cookie_cats,MANAGED_TABLE,null,null]

查询表中指定列:

sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE]
[6,order_created,MANAGED_TABLE]
[7,test_load1,MANAGED_TABLE]
[8,order_picked,MANAGED_TABLE]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE]
[10,order_received,MANAGED_TABLE]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE]
[14,click_log,MANAGED_TABLE]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE]

指定查询条件查询:

sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID = 1").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID < 7").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE]
[6,order_created,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID <= 7").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE]
[6,order_created,MANAGED_TABLE]
[7,test_load1,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID > 7").collect.foreach(println)
[8,order_picked,MANAGED_TABLE]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE]
[10,order_received,MANAGED_TABLE]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE]
[14,click_log,MANAGED_TABLE]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE FROM spark_tbls WHERE TBL_ID >= 7").collect.foreach(println)
[7,test_load1,MANAGED_TABLE]
[8,order_picked,MANAGED_TABLE]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE]
[10,order_received,MANAGED_TABLE]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE]
[14,click_log,MANAGED_TABLE]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls WHERE VIEW_EXPANDED_TEXT IS NULL").collect.foreach(println)
[8,order_picked,MANAGED_TABLE,null]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null]
[10,order_received,MANAGED_TABLE,null]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE,null]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE,null]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE,null]
[14,click_log,MANAGED_TABLE,null]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE,null]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE,null]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE,null] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls WHERE VIEW_EXPANDED_TEXT IS NOT NULL").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE,A]
[6,order_created,MANAGED_TABLE,B]
[7,test_load1,MANAGED_TABLE,C] sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls WHERE TBL_ID>=7 AND TBL_ID <=10").collect.foreach(println)
[7,test_load1,MANAGED_TABLE,C]
[8,order_picked,MANAGED_TABLE,null]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null]
[10,order_received,MANAGED_TABLE,null]

多partition并行执行: 可以通过http://hadoop000:4040/jobs/的tasks数查看

val TBLS_PARTS_JDBC_DDL = s"""
|CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls_parts
|USING org.apache.spark.sql.jdbc
|OPTIONS (
| url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
| dbtable 'TBLS',
| partitionColumn 'TBL_ID',
| lowerBound '',
| upperBound '',
| numPartitions ''
|)""".stripMargin sqlContext.sql(TBLS_PARTS_JDBC_DDL)
sql("SELECT TBL_ID,TBL_NAME,TBL_TYPE,VIEW_EXPANDED_TEXT FROM spark_tbls_parts WHERE VIEW_EXPANDED_TEXT IS NULL").collect.foreach(println)
[8,order_picked,MANAGED_TABLE,null]
[9,order_shipped,MANAGED_TABLE,null]
[10,order_received,MANAGED_TABLE,null]
[11,order_cancelled,MANAGED_TABLE,null]
[12,order_tracking,MANAGED_TABLE,null]
[13,order_tracking_join,MANAGED_TABLE,null]
[14,click_log,MANAGED_TABLE,null]
[15,ad_list,MANAGED_TABLE,null]
[16,ad_list_string,MANAGED_TABLE,null]
[17,cookie_cats,MANAGED_TABLE,null]
[21,emp,MANAGED_TABLE,null]
[22,dept,MANAGED_TABLE,null]

多表关联查询:

val COLUMNS_V2_JDBC_DDL = s"""
|CREATE TEMPORARY TABLE spark_column_v2
|USING org.apache.spark.sql.jdbc
|OPTIONS (
| url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
| dbtable 'COLUMNS_V2'
|)""".stripMargin sqlContext.sql(COLUMNS_V2_JDBC_DDL)
sql("SELECT CD_ID, COLUMN_NAME FROM spark_column_v2").collect.foreach(println)
[1,city_id]
[1,end_user_id]
[1,ip]
[1,referer]
[1,session_id]
[1,track_time]
[1,url]
[6,event_time]
[6,ordernumber]
[7,id]
[7,name]
[8,event_time]
[8,ordernumber]
[9,event_time]
[9,ordernumber]
[10,event_time]
[10,ordernumber]
[11,event_time]
[11,ordernumber]
[12,order_cancelled_ts]
[12,order_created_ts]
[12,order_picked_ts]
[12,order_received_ts]
[12,order_shipped_ts]
[12,ordernumber]
[13,order_cancelled_ts]
[13,order_created_ts]
[13,order_picked_ts]
[13,order_received_ts]
[13,order_shipped_ts]
[13,ordernumber]
[14,ad_id]
[14,cookie_id]
[14,ts]
[15,ad_id]
[15,catalogs]
[15,url]
[16,ad_id]
[16,catalogs]
[16,url]
[17,catalog]
[17,cookie_id]
[17,weight]
[21,comm]
[21,deptno]
[21,empno]
[21,ename]
[21,hiredate]
[21,job]
[21,mgr]
[21,sal]
[22,deptno]
[22,dname]
[22,loc] sql("SELECT a.TBL_ID, a.TBL_NAME, a.TBL_TYPE, b.CD_ID, b.COLUMN_NAME FROM spark_tbls a join spark_column_v2 b on a.TBL_ID = b.CD_ID WHERE a.TBL_ID = 1").collect.foreach(println)
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,city_id]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,end_user_id]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,ip]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,referer]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,session_id]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,track_time]
[1,page_views,MANAGED_TABLE,1,url] sql("SELECT a.TBL_ID, COUNT(b.CD_ID) FROM spark_tbls a join spark_column_v2 b on a.TBL_ID = b.CD_ID GROUP BY a.TBL_ID").collect.foreach(println)
[1,7]
[6,2]
[7,2]
[8,2]
[9,2]
[10,2]
[11,2]
[12,6]
[13,6]
[14,3]
[15,3]
[16,3]
[17,3]
[21,8]
[22,3]

通过spark-sql测试

CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
dbtable 'TBLS'
);
SELECT * FROM spark_tbls;

CREATE TEMPORARY TABLE spark_tbls_parts
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
dbtable 'TBLS',
partitionColumn 'TBL_ID',
lowerBound '',
upperBound '',
numPartitions ''
);
SELECT * FROM spark_tbls_parts;

CREATE TEMPORARY TABLE spark_column_v2
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
url 'jdbc:mysql://hadoop000:3306/hive?user=root&password=root',
dbtable 'COLUMNS_V2'
);
select * from spark_column_v2;
SELECT a.TBL_ID, a.TBL_NAME, a.TBL_TYPE, b.CD_ID, b.COLUMN_NAME FROM spark_tbls a join spark_column_v2 b on a.TBL_ID = b.CD_ID WHERE a.TBL_ID = 1

Spark SQL External Data Sources JDBC官方实现读测试的更多相关文章

  1. Spark SQL External Data Sources JDBC官方实现写测试

    通过Spark SQL External Data Sources JDBC实现将RDD的数据写入到MySQL数据库中. jdbc.scala重要API介绍: /** * Save this RDD ...

  2. Spark SQL External Data Sources JDBC简易实现

    在spark1.2版本中最令我期待的功能是External Data Sources,通过该API可以直接将External Data Sources注册成一个临时表,该表可以和已经存在的表等通过sq ...

  3. Spark SQL 之 Data Sources

    #Spark SQL 之 Data Sources 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 数据源(Data Source) Spark SQL的DataFram ...

  4. Spark(3) - External Data Source

    Introduction Spark provides a unified runtime for big data. HDFS, which is Hadoop's filesystem, is t ...

  5. Spark SQL External DataSource简介

    随着Spark1.2的发布,Spark SQL开始正式支持外部数据源.这使得Spark SQL支持了更多的类型数据源,如json, parquet, avro, csv格式.只要我们愿意,我们可以开发 ...

  6. How to: Provide Credentials for the Dashboards Module when Using External Data Sources

    XAF中使用dashboard模块时,如果使用了sql数据源,可以使用此方法提供连接信息 https://www.devexpress.com/Support/Center/Question/Deta ...

  7. 【转载】Spark SQL之External DataSource外部数据源

    http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077 一.Spark SQL External DataSource简介 随着Spark1.2的发 ...

  8. Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

    Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession ...

  9. What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3(中英双语)

    文章标题 What’s new for Spark SQL in Apache Spark 1.3 作者介绍 Michael Armbrust 文章正文 The Apache Spark 1.3 re ...

随机推荐

  1. 【个人使用.Net类库】(4)验证码类

    验证码是现在管理系统常用的一种保护用户帐户信息的一种功能. 验证码可以有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登录尝试,虽然这可能是我们登录麻烦一点,但是对用户的密码安全来 ...

  2. 通过cpu SN码注册软件类

    using System; using System.Management; namespace SoftReg { internal class SoftReg { #region 变量 ]; // ...

  3. 永不消逝的电波(二)HackRF入门:家用无线门铃信号重放

    0×00 前言 在第一篇文章:永不消逝的电波(一):无线电入门篇 我们了解了一下无线电的发展史以及无线电的一些物理知识,在第二篇里我们将用HackRF录制家用门铃的无线信号,然后重放门铃信号. 门铃从 ...

  4. POJ 2155 2维线段树 || 2维BIT

    #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm> ...

  5. PyCharm5.0.2最新版破解注册激活码(图文版)

    下载PyCharm http://download-cf.jetbrains.com/python/pycharm-professional-5.0.2.exe 安装PyCharm 设置激活服务器   ...

  6. C#代码示例_集合

    C#中数组实现为System.Array类得实例,它们只是集合类(Collection Classes)中的一种类型. 索引符(indexer)是一种特殊类型的属性,可以把它添加到一个类中,以提供类似 ...

  7. Python12期培训班-day1-三级菜单代码分享

    #!/usr/bin/env python3 import sys import os zonecode = { '广东省': {'广州市':['越秀区','海珠区','荔湾区','天河区'], '深 ...

  8. jquery给div,Span, a ,button, radio 赋值取值

    jquery给div的innerHTML赋值 $("#id").html()="test"; //或者 $("#id").html(&quo ...

  9. 为CDH 5.7集群添加Kerberos身份验证及Sentry权限控制

    转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 4. 为CDH 5集群添加Kerberos身份验证 4.1 安装sentry1.点击“操作”,“添加服务”:2.选择sen ...

  10. 2015.12.29~2015.12.30真题回顾!-- HTML5学堂

    2015.12.29~2015.12.30真题回顾!-- HTML5学堂 吃饭,能够解决饥饿,提供身体运作机能.练习就像吃饭,强壮自己,提升编程技能,寻求编程技巧的最佳捷径!吃饭不能停,练习同样不能停 ...