更新时间:2022-04-24 GMT+08:00
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pyspark样例代码

开发说明

redis只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。

  • 前提条件

    在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接,并绑定包年包月队列。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。

  • 通过DataFrame API 访问
    1. import相关依赖
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      from __future__ import print_function
      from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType
      from pyspark.sql import SparkSession
      
    2. 创建session
      1
      sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-redis").getOrCreate()
      
    3. 设置连接参数
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      host = "192.168.4.199"
      port = "6379"
      table = "person"
      auth = "@@@@@@"
      
    4. 创建DataFrame
      1. 方式一
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        dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19),(2,"Tom",20)])
        schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False),          
                             StructField("name", StringType(), False),
                             StructField("age", IntegerType(), False)])
        dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema)
        
      2. 方式二
        1
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        jdbcDF = sparkSession.createDataFrame([(3,"Jack", 23)])
        dataFrame = jdbcDF.withColumnRenamed("_1", "id").withColumnRenamed("_2", "name").withColumnRenamed("_3", "age")
        
    5. 导入数据到redis
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      dataFrame.write
        .format("redis")
        .option("host", host)
        .option("port", port)
        .option("table", table)
        .option("password", auth)
        .mode("Overwrite")
        .save()
      
      • 保存类型:Overwrite、Append、ErrorIfExis、Ignore 四种
      • 如果需要指定key,则通过“.option("key.column","name")”指定,name为列名
      • 如果需要保存嵌套的DataFrame,则通过“.option("model","binary")”进行保存
      • 如果需要指定数据过期时间:“.option("ttl",1000)”;秒为单位
    6. 读取redis上的数据
      1
      sparkSession.read.format("redis").option("host", host).option("port", port).option("table", table).option("password", auth).load().show()
      
    7. 操作结果

  • 通过SQL API 访问
    1. 创建DLI关联跨源访问 Redis的关联表。
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      sparkSession.sql(
        "CREATE TEMPORARY VIEW person (name STRING, age INT) USING org.apache.spark.sql.redis OPTIONS (
           'host' = '192.168.4.199',
           'port' = '6379',
           'password' = '######',
           table  'person')".stripMargin)
      
    2. 插入数据
      1
      sparkSession.sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin)
      
    3. 查询数据
      1
      sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
      
  • 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》。
      • 提交作业时,需要指定Module模块,名称为:sys.datasource.redis。
      • 通过控制台提交作业请参考《数据湖探索用户指南》中的“表6-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
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    # _*_ 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-redis").getOrCreate()
      
      # Set cross-source connection parameters.
      host = "192.168.4.199"
      port = "6379"
      table = "person"  
      auth = "######"
         
      # Create a DataFrame and initialize the DataFrame data.    
      # *******   method noe   *********    
      dataList = sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19),(2,"Tom",20)])
      schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False),StructField("name", StringType(), False),StructField("age", IntegerType(), False)])
      dataFrame_one = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema)
    
      # ****** method two ******  
      # jdbcDF = sparkSession.createDataFrame([(3,"Jack", 23)])
      # dataFrame = jdbcDF.withColumnRenamed("_1", "id").withColumnRenamed("_2", "name").withColumnRenamed("_3", "age")
      
      # Write data to the redis table  
      dataFrame.write.format("redis").option("host", host).option("port", port).option("table", table).option("password", auth).mode("Overwrite").save()  
      # Read data  
      sparkSession.read.format("redis").option("host", host).option("port", port).option("table", table).option("password", auth).load().show()
      
      # close session  
      sparkSession.stop()
    
  • 通过SQL API 访问
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    # _*_ coding: utf-8 _*_
    from __future__ import print_function
    from pyspark.sql import SparkSession
    
    if __name__ == "__main__":
      # Create a SparkSession  
      sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource_redis").getOrCreate()
    
      sparkSession.sql("CREATE TEMPORARY VIEW person (name STRING, age INT) USING org.apache.spark.sql.redis OPTIONS (
        'host' = '192.168.4.199', 
        'port' = '6379',
        'password' = '######',
        'table'= 'person')".stripMargin); 
    
      sparkSession.sql("INSERT INTO TABLE person VALUES ('John', 30),('Peter', 45)".stripMargin)
      
      sparkSession.sql("SELECT * FROM person".stripMargin).collect().foreach(println)
       
      # close session  
      sparkSession.stop()
    
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