java样例代码

开发说明

mongo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。

• 代码实现详解
  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

       import org.apache.spark.SparkConf;
       import org.apache.spark.SparkContext;
       import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
       import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
       import org.apache.spark.sql.Dataset;
       import org.apache.spark.sql.Row;
       import org.apache.spark.sql.SQLContext;
       import org.apache.spark.sql.SaveMode;

  2. 创建会话

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     SparkContext sparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("datasource-mongo")); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkContext); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext);

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

     JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList("{\"id\":\"5\",\"name\":\"Ann\",\"age\":\"23\"}"));
     Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD);

  2. 设置连接参数

     String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
     String uri = "mongodb://username:pwd@host:8635/db";
     String user = "rwuser";
     String database = "test";
     String collection = "test";
     String password = "######";

     

     详细的参数说明请参考表1。

  3. 导入数据到mongo

     dataFrame.write().format("mongo")   
          .option("url",url)
          .option("uri",uri)     
          .option("database",database)  
          .option("collection",collection)   
          .option("user",user)    
          .option("password",password)  
          .mode(SaveMode.Overwrite)  
          .save();

  4. 读取mongo上的数据

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     sqlContext.read().format("mongo") .option("url",url) .option("uri",uri) .option("database",database) .option("collection",collection) .option("user",user) .option("password",password) .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.mongo。
     • 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/mongo/*

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

     • 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”表说明
     • 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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import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.SparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import java.util.Arrays;

public class TestMongoSparkSql {
  public static void main(String[] args) {
    SparkContext sparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("datasource-mongo"));
    JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkContext);
    SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaSparkContext);

//    // Read json file as DataFrame, read csv / parquet file, same as json file distribution
//    DataFrame dataFrame = sqlContext.read().format("json").load("filepath");

    // Read RDD in JSON format to create DataFrame
    JavaRDD<String> javaRDD = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList("{\"id\":\"5\",\"name\":\"Ann\",\"age\":\"23\"}"));
    Dataset<Row> dataFrame = sqlContext.read().json(javaRDD);

    String url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin";
    String uri = "mongodb://username:pwd@host:8635/db";
    String user = "rwuser";
    String database = "test";
    String collection = "test";
    String password = "######";

    dataFrame.write().format("mongo")
            .option("url",url)
            .option("uri",uri)
            .option("database",database) 
            .option("collection",collection)
            .option("user",user)
            .option("password",password)
            .mode(SaveMode.Overwrite) 
            .save();

    sqlContext.read().format("mongo")
            .option("url",url)
            .option("uri",uri)
            .option("database",database)
            .option("collection",collection)
            .option("user",user)
            .option("password",password)
            .load().show();
    sparkContext.stop();
    javaSparkContext.close();
  }
}