java样例代码
开发说明
- 前提条件
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。
- 代码实现
- 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.sql.SparkSession;
- 涉及到的mvn依赖库
- 创建会话
1
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-rds").getOrCreate();
- 导入依赖
- 通过SQL API 访问
- 创建DLI跨源访问RDS的关联表,填写连接参数。
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sparkSession.sql( "CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds USING JDBC OPTIONS ( 'url'='jdbc:mysql://to-rds-1174404209-cA37siB6.datasource.com:3306', //根据实际url修改 'dbtable'='test.customer', 'user'='root', //根据实际user修改 'password'='######', //根据实际password修改 'driver'='com.mysql.jdbc.Driver')")
创建表参数说明请参考表1。
- 插入数据
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sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values (1,'John',24)");
- 查询数据
1
sparkSession.sql("select * from dli_to_rd").show();
插入数据后:
- 创建DLI跨源访问RDS的关联表,填写连接参数。
- 提交Spark作业
- 将写好的代码生成jar包,上传至DLI中。
- 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
- 创建Spark作业完成后,在控制台单击右上角“执行”提交作业,页面显示“批处理作业提交成功”说明Spark作业提交成功,可以在Spark作业管理页面查看提交的作业的状态和日志。
- 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.rds。
- 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/rds/*
spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/rds/*
- 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SQL API访问
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import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class java_rds { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-rds").getOrCreate(); // Create a data table for DLI-associated RDS sparkSession.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_rds USING JDBC OPTIONS ('url'='jdbc:mysql://192.168.6.150:3306','dbtable'='test.customer','user'='root','password'='**','driver'='com.mysql.jdbc.Driver')"); //*****************************SQL model*********************************** //Insert data into the DLI data table sparkSession.sql("insert into dli_to_rds values(3,'Liu',21),(4,'Joey',34)"); //Read data from DLI data table sparkSession.sql("select * from dli_to_rds"); //drop table sparkSession.sql("drop table dli_to_rds"); sparkSession.close(); } } |