java样例代码
操作场景
本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的java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
- 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
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SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-dws").getOrCreate();
通过SQL API 访问数据源
- 创建DLI跨源访问DWS的关联表,填写连接参数。
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sparkSession.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_dws USING JDBC OPTIONS ('url'='jdbc:postgresql://10.0.0.233:8000/postgres','dbtable'='test','user'='dbadmin','password'='**')");
- 插入数据
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sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(3,'Liu'),(4,'Xie')");
- 查询数据
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sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show();
插入数据后:
提交Spark作业
- 将写好的代码文件生成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。
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.dws。
- 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SQL API 访问DWS表
import org.apache.spark.sql.SparkSession; public class java_dws { public static void main(String[] args) { SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-dws").getOrCreate(); sparkSession.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS dli_to_dws USING JDBC OPTIONS ('url'='jdbc:postgresql://10.0.0.233:8000/postgres','dbtable'='test','user'='dbadmin','password'='**')"); //*****************************SQL model*********************************** //Insert data into the DLI data table sparkSession.sql("insert into dli_to_dws values(3,'Liu'),(4,'Xie')"); //Read data from DLI data table sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); //drop table sparkSession.sql("drop table dli_to_dws"); sparkSession.close(); } }