java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》。

  

  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。

• 代码实现
  1. 导入依赖。
     • 涉及到的mvn依赖库

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       <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency>

     • import相关依赖包

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       import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.*; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; import java.util.*;

  2. 创建会话

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     SparkConf sparkConf = new SparkConf(); sparkConf.setAppName("datasource-redis") .set("spark.redis.host", "192.168.4.199") .set("spark.redis.port", "6379") .set("spark.redis.auth", "******") .set("spark.driver.allowMultipleContexts","true"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext);

• 通过DataFrame API 访问
  1. 读取json数据为DataFrame

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     JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList( "{\"id\":\"1\",\"name\":\"Ann\",\"age\":\"18\"}", "{\"id\":\"2\",\"name\":\"lisi\",\"age\":\"21\"}")); Dataset dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD);

  2. 构造redis连接配置参数

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     Map map = new HashMap<String, String>(); map.put("table","person"); map.put("key.column","id");

  3. 保存数据到redis

     1	dataFrame.write().format("redis").options(map).mode(SaveMode.Overwrite).save();

  4. 读取redis中数据

     1	sqlContext.read().format("redis").options(map).load().show();

  5. 操作结果

     

• 提交Spark作业
  1. 将写好的java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.redis。
     • 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/redis/*

       spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/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“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

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public class Test_Redis_DaraFrame {
  public static void main(String[] args) {
    //create a SparkSession session  
    SparkConf sparkConf = new SparkConf();  
    sparkConf.setAppName("datasource-redis")
             .set("spark.redis.host", "192.168.4.199")
             .set("spark.redis.port", "6379")
             .set("spark.redis.auth", "******")
             .set("spark.driver.allowMultipleContexts","true");
    JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
    SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext);

    //Read RDD in JSON format to create DataFrame
    JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList(
            "{\"id\":\"1\",\"name\":\"Ann\",\"age\":\"18\"}",
            "{\"id\":\"2\",\"name\":\"lisi\",\"age\":\"21\"}"));
    Dataset dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD);

    Map map = new HashMap<String, String>();
    map.put("table","person");
    map.put("key.column","id");
    dataFrame.write().format("redis").options(map).mode(SaveMode.Overwrite).save();      
    sqlContext.read().format("redis").options(map).load().show();

  }
}