pyspark样例代码

操作场景

本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的pyspark样例代码。

在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。

认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。

操作前准备

1. import相关依赖包

   1 2 3

   from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建会话

   1	sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate()

通过DataFrame API访问数据源

1. 连接参数配置

   1 2 3 4 5

   url = "jdbc:postgresql://to-dws-1174404951-W8W4cW8I.datasource.com:8000/postgres" dbtable = "customer" user = "dbadmin" password = "######" driver = "org.postgresql.Driver"

2. 设置数据

   1	dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)])

3. 设置schema

   1 2 3

   schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False),\ StructField("name", StringType(), False),\ StructField("age", IntegerType(), False)])

4. 创建DataFrame

   1	dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema)

5. 保存数据到DWS

   1 2 3 4 5 6 7 8 9

   dataFrame.write \ .format("jdbc") \ .option("url", url) \ .option("dbtable", dbtable) \ .option("user", user) \ .option("password", password) \ .option("driver", driver) \ .mode("Overwrite") \ .save()

   

   mode 有四种保存类型：

   • ErrorIfExis：如果已经存在数据，则抛出异常。
   • Overwrite：如果已经存在数据，则覆盖原数据。
   • Append：如果已经存在数据，则追加保存。
   • Ignore：如果已经存在数据，则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。
6. 读取DWS上的数据

   1 2 3 4 5 6 7 8 9

   jdbcDF = sparkSession.read \ .format("jdbc") \ .option("url", url) \ .option("dbtable", dbtable) \ .option("user", user) \ .option("password", password) \ .option("driver", driver) \ .load() jdbcDF.show()

7. 操作结果

   

通过SQL API 访问数据源

1. 创建DLI跨源访问 dws 的关联表。

   1 2 3 4 5 6 7

   sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_dws USING JDBC OPTIONS ( 'url'='jdbc:postgresql://to-dws-1174404951-W8W4cW8I.datasource.com:8000/postgres',\ 'dbtable'='customer',\ 'user'='dbadmin',\ 'password'='######',\ 'driver'='org.postgresql.Driver')")

   

   建表参数详情可参考表1。

2. 插入数据

   1	sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)")

3. 查询数据

   1	jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show()

4. 操作结果

   

提交Spark作业

1. 将写好的python代码文件上传至DLI中。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。
2. 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。
   

   • 如果选择spark版本为2.3.2（即将下线）或2.4.5提交作业时，需要指定Module模块，名称为：sys.datasource.hbase。
   • 如果选择Spark版本为3.1.1时，无需选择Module模块， 需在 'Spark参数（--conf)' 配置

     spark.driver.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/dws/*

     spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/dws/*

   • 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“选择依赖资源参数说明”。
   • 通过API提交作业请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》中“表2-请求参数说明”关于“modules”参数的说明。

完整示例代码

• 通过DataFrame API访问
  

  认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

  # _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate() # Set cross-source connection parameters url = "jdbc:postgresql://to-dws-1174404951-W8W4cW8I.datasource.com:8000/postgres" dbtable = "customer" user = "dbadmin" password = "######" driver = "org.postgresql.Driver" # Create a DataFrame and initialize the DataFrame data. dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19)]) # Setting schema schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False),\ StructField("name", StringType(), False),\ StructField("age", IntegerType(), False)]) # Create a DataFrame from RDD and schema dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema) # Write data to the DWS table dataFrame.write \ .format("jdbc") \ .option("url", url) \ .option("dbtable", dbtable) \ .option("user", user) \ .option("password", password) \ .option("driver", driver) \ .mode("Overwrite") \ .save() # Read data jdbcDF = sparkSession.read \ .format("jdbc") \ .option("url", url) \ .option("dbtable", dbtable) \ .option("user", user) \ .option("password", password) \ .option("driver", driver) \ .load() jdbcDF.show() # close session sparkSession.stop()

• 通过SQL API访问

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

  # _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-dws").getOrCreate() # Createa data table for DLI - associated DWS sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_dws USING JDBC OPTIONS (\ 'url'='jdbc:postgresql://to-dws-1174404951-W8W4cW8I.datasource.com:8000/postgres',\ 'dbtable'='customer',\ 'user'='dbadmin',\ 'password'='######',\ 'driver'='org.postgresql.Driver')") # Insert data into the DLI data table sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(2,'John',24)") # Read data from DLI data table jdbcDF = sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show() # close session sparkSession.stop()