数据湖探索 DLI
数据湖探索 DLI
- 最新动态
- 功能总览
- 服务公告
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
用户指南
- DLI作业开发流程
- 准备工作
- 创建弹性资源池和队列
- 创建数据库和表
- 数据迁移与数据传输
- 配置DLI访问其他云服务的委托权限
- 使用DLI提交SQL作业
- 使用DLI提交Flink作业
- 使用DLI提交Spark作业
- 使用Notebook实例提交DLI作业
- 使用CES监控DLI服务
- 使用CTS审计DLI服务
- 权限管理
- DLI常用管理操作
- 最佳实践
-
开发指南
- 使用客户端工具连接DLI
- SQL作业开发指南
- Flink作业开发指南
- Spark Jar作业开发指南
-
Spark SQL语法参考
- Spark SQL常用配置项说明
- Spark SQL语法概览
- Spark开源命令支持说明
- 数据库相关
- 表相关
- 数据相关
- 导出查询结果
- 跨源连接相关
- 视图相关
- 查看计划
- 数据权限相关
- 数据类型
- 自定义函数
-
内置函数
-
日期函数
- 日期函数概览
- add_months
- current_date
- current_timestamp
- date_add
- dateadd
- date_sub
- date_format
- datediff
- datediff1
- datepart
- datetrunc
- day/dayofmonth
- from_unixtime
- from_utc_timestamp
- getdate
- hour
- isdate
- last_day
- lastday
- minute
- month
- months_between
- next_day
- quarter
- second
- to_char
- to_date
- to_date1
- to_utc_timestamp
- trunc
- unix_timestamp
- weekday
- weekofyear
- year
-
字符串函数
- 字符串函数概览
- ascii
- concat
- concat_ws
- char_matchcount
- encode
- find_in_set
- get_json_object
- instr
- instr1
- initcap
- keyvalue
- length
- lengthb
- levenshtein
- locate
- lower/lcase
- lpad
- ltrim
- parse_url
- printf
- regexp_count
- regexp_extract
- replace
- regexp_replace
- regexp_replace1
- regexp_instr
- regexp_substr
- repeat
- reverse
- rpad
- rtrim
- soundex
- space
- substr/substring
- substring_index
- split_part
- translate
- trim
- upper/ucase
- 数学函数
- 聚合函数
- 分析窗口函数
- 其他函数
-
日期函数
- SELECT
-
标示符
- aggregate_func
- alias
- attr_expr
- attr_expr_list
- attrs_value_set_expr
- boolean_expression
- class_name
- col
- col_comment
- col_name
- col_name_list
- condition
- condition_list
- cte_name
- data_type
- db_comment
- db_name
- else_result_expression
- file_format
- file_path
- function_name
- groupby_expression
- having_condition
- hdfs_path
- input_expression
- input_format_classname
- jar_path
- join_condition
- non_equi_join_condition
- number
- num_buckets
- output_format_classname
- partition_col_name
- partition_col_value
- partition_specs
- property_name
- property_value
- regex_expression
- result_expression
- row_format
- select_statement
- separator
- serde_name
- sql_containing_cte_name
- sub_query
- table_comment
- table_name
- table_properties
- table_reference
- view_name
- view_properties
- when_expression
- where_condition
- window_function
- 运算符
-
Flink SQL语法参考
- Flink Opensource SQL1.15语法参考
- Flink Opensource SQL1.12语法参考
- Flink Opensource SQL1.10语法参考
-
HetuEngine SQL语法参考
-
HetuEngine SQL语法
- 使用前必读
- 数据类型
-
DDL 语法
- CREATE SCHEMA
- CREATE TABLE
- CREATE TABLE AS
- CREATE TABLE LIKE
- CREATE VIEW
- ALTER TABLE
- ALTER VIEW
- ALTER SCHEMA
- DROP SCHEMA
- DROP TABLE
- DROP VIEW
- TRUNCATE TABLE
- COMMENT
- VALUES
- SHOW语法使用概要
- SHOW SCHEMAS(DATABASES)
- SHOW TABLES
- SHOW TBLPROPERTIES TABLE|VIEW
- SHOW TABLE/PARTITION EXTENDED
- SHOW FUNCTIONS
- SHOW PARTITIONS
- SHOW COLUMNS
- SHOW CREATE TABLE
- SHOW VIEWS
- SHOW CREATE VIEW
- DML 语法
- DQL 语法
- 辅助命令语法
- 预留关键字
- SQL函数和操作符
- 数据类型隐式转换
- 附录
-
HetuEngine SQL语法
- Hudi SQL语法参考
- Delta SQL语法参考
-
API参考
- API使用前必读
- API概览
- 如何调用API
- API快速入门
- 权限相关API
- 全局变量相关API
- 资源标签相关API
- 增强型跨源连接相关API
- 跨源认证相关API
- 弹性资源池相关API
- 队列相关API(推荐)
- SQL作业相关API
- SQL模板相关API
- Flink作业相关API
- Flink作业模板相关API
- Flink作业管理相关API
- Spark作业相关API
- Spark作业模板相关API
- 权限策略和授权项
- 历史API
- 公共参数
- SDK参考
-
常见问题
- DLI产品咨询类
- DLI弹性资源池和队列类
-
DLI数据库和表类
- 为什么在DLI控制台中查询不到表?
- OBS表压缩率较高怎么办?
- 字符码不一致导致数据乱码怎么办?
- 删除表后再重新创建同名的表,需要对操作该表的用户和项目重新赋权吗?
- DLI分区内表导入的文件不包含分区列的数据,导致数据导入完成后查询表数据失败怎么办?
- 创建OBS外表,由于OBS文件中的某字段存在换行符导致表字段数据错误怎么办?
- join表时没有添加on条件,造成笛卡尔积查询,导致队列资源爆满,作业运行失败怎么办?
- 手动在OBS表的分区目录下添加了数据,但是无法查询到数据怎么办?
- 为什么insert overwrite覆盖分区表数据的时候,覆盖了全量数据?
- 跨源连接RDS表中create_date字段类型是datetime,为什么DLI中查出来的是时间戳呢?
- SQL作业执行完成后,修改表名导致datasize不正确怎么办?
- 从DLI导入数据到OBS,数据量不一致怎么办?
-
增强型跨源连接类
- 增强型跨源连接绑定队列失败怎么办?
- DLI增强型跨源连接DWS失败怎么办?
- 创建跨源成功但测试网络连通性失败怎么办?
- 怎样配置DLI队列与数据源的网络连通?
- 为什么DLI增强型跨源连接要创建对等连接?
- DLI创建跨源连接,绑定队列一直在创建中怎么办?
- 新建跨源连接,显示已激活,但使用时提示communication link failure错误怎么办?
- 跨源访问MRS HBase,连接超时,日志未打印错误怎么办?
- DLI跨源连接报错找不到子网怎么办?
- 跨源RDS表,执行insert overwrite提示Incorrect string value错误怎么办?
- 创建RDS跨源表提示空指针错误怎么办?
- 对跨源DWS表执行insert overwrite操作,报错:org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: tuple concurrently updated
- 通过跨源表向CloudTable Hbase表导入数据,executor报错:RegionTooBusyException
- 通过DLI跨源写DWS表,非空字段出现空值异常怎么办?
- 更新跨源目的端源表后,未同时更新对应跨源表,导致insert作业失败怎么办?
- RDS表有自增主键时怎样在DLI插入数据?
-
SQL作业类
- SQL作业开发类
-
SQL作业运维类
- 用户导表到OBS报“path obs://xxx already exists”错误
- 对两个表进行join操作时,提示:SQL_ANALYSIS_ERROR: Reference 't.id' is ambiguous, could be: t.id, t.id.;
- 执行查询语句报错:The current account does not have permission to perform this operation,the current account was restricted. Restricted for no budget.
- 执行查询语句报错:There should be at least one partition pruning predicate on partitioned table XX.YYY
- LOAD数据到OBS外表报错:IllegalArgumentException: Buffer size too small. size
- SQL作业运行报错:DLI.0002 FileNotFoundException
- 用户通过CTAS创建hive表报schema解析异常错误
- 在DataArts Studio上运行DLI SQL脚本,执行结果报org.apache.hadoop.fs.obs.OBSIOException错误
- 使用CDM迁移数据到DLI,迁移作业日志上报UQUERY_CONNECTOR_0001:Invoke DLI service api failed错误
- SQL作业访问报错:File not Found
- SQL作业访问报错:DLI.0003: AccessControlException XXX
- SQL作业访问外表报错:DLI.0001: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: verifyBucketExists on {{桶名}}: status [403]
- 执行SQL语句报错:The current account does not have permission to perform this operation,the current account was restricted. Restricted for no budget.
-
Flink作业类
- Flink作业咨询类
-
Flink SQL作业类
- 怎样将OBS表映射为DLI的分区表?
- Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少,怎样不停止Flink作业实现动态感知?
- 在Flink SQL作业中创建表使用EL表达式,作业运行提示DLI.0005错误怎么办?
- Flink作业输出流写入数据到OBS,通过该OBS文件路径创建的DLI表查询无数据
- Flink SQL作业运行失败,日志中有connect to DIS failed java.lang.IllegalArgumentException: Access key cannot be null错误
- Flink SQL作业消费Kafka后sink到es集群,作业执行成功,但未写入数据
- Flink Opensource SQL如何解析复杂嵌套 JSON?
- Flink Opensource SQL从RDS数据库读取的时间和RDS数据库存储的时间为什么会不一致?
- Flink Opensource SQL Elasticsearch结果表failure-handler参数填写retry_rejected导致提交失败
- Kafka Sink配置发送失败重试机制
- 如何在一个Flink作业中将数据写入到不同的Elasticsearch集群中?
- 作业语义检验时提示DIS通道不存在怎么处理?
- Flink jobmanager日志一直报Timeout expired while fetching topic metadata怎么办?
- Flink Jar作业类
- Flink作业性能调优类
-
Spark作业相类
- Spark作业开发类
-
Spark作业运维类
- 运行Spark作业报java.lang.AbstractMethodError
- Spark作业访问OBS数据时报ResponseCode: 403和ResponseStatus: Forbidden错误
- 有访问OBS对应的桶的权限,但是Spark作业访问时报错 verifyBucketExists on XXXX: status [403]
- Spark作业运行大批量数据时上报作业运行超时异常错误
- 使用Spark作业访问sftp中的文件,作业运行失败,日志显示访问目录异常
- 执行作业的用户数据库和表权限不足导致作业运行失败
- 为什么Spark3.x的作业日志中打印找不到global_temp数据库
- 在使用Spark2.3.x访问元数据时,DataSource语法创建avro类型的OBS表创建失败
- DLI资源配额类
- DLI权限管理类
- DLI API类
- 视频帮助
-
更多文档
- 用户指南(阿布扎比区域)
- API参考(阿布扎比区域)
-
SQL语法参考(阿布扎比区域)
-
Spark SQL语法参考
- 批作业SQL常用配置项说明
- 批作业SQL语法概览
- Spark开源命令支持说明
- 数据库
- 创建OBS表
- 创建DLI表
- 删除表
- 查看表
- 修改表
- 分区表相关
- 导入数据
- 插入数据
- 清空数据
- 导出查询结果
- 表生命周期管理
- 跨源连接HBase表
- 跨源连接OpenTSDB表
- 跨源连接DWS表
- 跨源连接RDS表
- 跨源连接CSS表
- 跨源连接DCS表
- 跨源连接DDS表
- 跨源连接Oracle表
- 视图
- 查看计划
- 数据权限管理
- 数据类型
- 自定义函数
-
内置函数
-
日期函数
- 日期函数概览
- add_months
- current_date
- current_timestamp
- date_add
- dateadd
- date_sub
- date_format
- datediff
- datediff1
- datepart
- datetrunc
- day/dayofmonth
- from_unixtime
- from_utc_timestamp
- getdate
- hour
- isdate
- last_day
- lastday
- minute
- month
- months_between
- next_day
- quarter
- second
- to_char
- to_date
- to_date1
- to_utc_timestamp
- trunc
- unix_timestamp
- weekday
- weekofyear
- year
-
字符串函数
- 字符串函数概览
- ascii
- concat
- concat_ws
- char_matchcount
- encode
- find_in_set
- get_json_object
- instr
- instr1
- initcap
- keyvalue
- length
- lengthb
- levenshtein
- locate
- lower/lcase
- lpad
- ltrim
- parse_url
- printf
- regexp_count
- regexp_extract
- replace
- regexp_replace
- regexp_replace1
- regexp_instr
- regexp_substr
- repeat
- reverse
- rpad
- rtrim
- soundex
- space
- substr/substring
- substring_index
- split_part
- translate
- trim
- upper/ucase
- 数学函数
- 聚合函数
- 分析窗口函数
- 其他函数
-
日期函数
- SELECT基本语句
- 过滤SELECT
- 排序SELECT
- 分组SELECT
- 连接操作SELECT
- 子查询
- 别名SELECT
- 集合运算SELECT
- WITH...AS
- CASE...WHEN
- OVER子句
- Flink Opensource SQL1.12语法参考
- Flink Opensource SQL1.10语法参考
- 历史版本
-
标示符
- aggregate_func
- alias
- attr_expr
- attr_expr_list
- attrs_value_set_expr
- boolean_expression
- col
- col_comment
- col_name
- col_name_list
- condition
- condition_list
- cte_name
- data_type
- db_comment
- db_name
- else_result_expression
- file_format
- file_path
- function_name
- groupby_expression
- having_condition
- input_expression
- join_condition
- non_equi_join_condition
- number
- partition_col_name
- partition_col_value
- partition_specs
- property_name
- property_value
- regex_expression
- result_expression
- select_statement
- separator
- sql_containing_cte_name
- sub_query
- table_comment
- table_name
- table_properties
- table_reference
- when_expression
- where_condition
- window_function
- 运算符
-
Spark SQL语法参考
- 用户指南(巴黎区域)
- API参考 (巴黎区域)
-
SQL语法参考(巴黎区域)
-
Spark SQL语法参考
- 批作业SQL常用配置项说明
- 批作业SQL语法概览
- Spark开源命令支持说明
- 数据库
- 创建OBS表
- 创建DLI表
- 删除表
- 查看表
- 修改表
- 分区表相关
- 导入数据
- 插入数据
- 清空数据
- 导出查询结果
- 表生命周期管理
- 跨源连接HBase表
- 跨源连接OpenTSDB表
- 跨源连接DWS表
- 跨源连接RDS表
- 跨源连接CSS表
- 跨源连接DCS表
- 跨源连接DDS表
- 跨源连接Oracle表
- 视图
- 查看计划
- 数据权限管理
- 数据类型
- 自定义函数
-
内置函数
-
日期函数
- 日期函数概览
- add_months
- current_date
- current_timestamp
- date_add
- dateadd
- date_sub
- date_format
- datediff
- datediff1
- datepart
- datetrunc
- day/dayofmonth
- from_unixtime
- from_utc_timestamp
- getdate
- hour
- isdate
- last_day
- lastday
- minute
- month
- months_between
- next_day
- quarter
- second
- to_char
- to_date
- to_date1
- to_utc_timestamp
- trunc
- unix_timestamp
- weekday
- weekofyear
- year
-
字符串函数
- 字符串函数概览
- ascii
- concat
- concat_ws
- char_matchcount
- encode
- find_in_set
- get_json_object
- instr
- instr1
- initcap
- keyvalue
- length
- lengthb
- levenshtein
- locate
- lower/lcase
- lpad
- ltrim
- parse_url
- printf
- regexp_count
- regexp_extract
- replace
- regexp_replace
- regexp_replace1
- regexp_instr
- regexp_substr
- repeat
- reverse
- rpad
- rtrim
- soundex
- space
- substr/substring
- substring_index
- split_part
- translate
- trim
- upper/ucase
- 数学函数
- 聚合函数
- 分析窗口函数
- 其他函数
-
日期函数
- SELECT基本语句
- 过滤SELECT
- 排序SELECT
- 分组SELECT
- 连接操作SELECT
- 子查询
- 别名SELECT
- 集合运算SELECT
- WITH...AS
- CASE...WHEN
- OVER子句
- Flink Opensource SQL1.12语法参考
- Flink Opensource SQL1.10语法参考
- 历史版本
-
标示符
- aggregate_func
- alias
- attr_expr
- attr_expr_list
- attrs_value_set_expr
- boolean_expression
- col
- col_comment
- col_name
- col_name_list
- condition
- condition_list
- cte_name
- data_type
- db_comment
- db_name
- else_result_expression
- file_format
- file_path
- function_name
- groupby_expression
- having_condition
- input_expression
- join_condition
- non_equi_join_condition
- number
- partition_col_name
- partition_col_value
- partition_specs
- property_name
- property_value
- regex_expression
- result_expression
- select_statement
- separator
- sql_containing_cte_name
- sub_query
- table_comment
- table_name
- table_properties
- table_reference
- when_expression
- where_condition
- window_function
- 运算符
-
Spark SQL语法参考
- 用户指南(吉隆坡区域)
- API参考(吉隆坡区域)
-
SQL语法参考(吉隆坡区域)
-
Spark SQL语法参考
- 批作业SQL常用配置项说明
- 批作业SQL语法概览
- Spark开源命令支持说明
- 数据库
- 创建OBS表
- 创建DLI表
- 删除表
- 查看表
- 修改表
- 分区表相关
- 导入数据
- 插入数据
- 清空数据
- 导出查询结果
- 多版本备份恢复数据
- 表生命周期管理
- 跨源连接HBase表
- 跨源连接OpenTSDB表
- 跨源连接DWS表
- 跨源连接RDS表
- 跨源连接CSS表
- 跨源连接DCS表
- 跨源连接DDS表
- 跨源连接Oracle表
- 视图
- 查看计划
- 数据权限管理
- 数据类型
- 自定义函数
-
内置函数
-
日期函数
- 日期函数概览
- add_months
- current_date
- current_timestamp
- date_add
- dateadd
- date_sub
- date_format
- datediff
- datediff1
- datepart
- datetrunc
- day/dayofmonth
- from_unixtime
- from_utc_timestamp
- getdate
- hour
- isdate
- last_day
- lastday
- minute
- month
- months_between
- next_day
- quarter
- second
- to_char
- to_date
- to_date1
- to_utc_timestamp
- trunc
- unix_timestamp
- weekday
- weekofyear
- year
-
字符串函数
- 字符串函数概览
- ascii
- concat
- concat_ws
- char_matchcount
- encode
- find_in_set
- get_json_object
- instr
- instr1
- initcap
- keyvalue
- length
- lengthb
- levenshtein
- locate
- lower/lcase
- lpad
- ltrim
- parse_url
- printf
- regexp_count
- regexp_extract
- replace
- regexp_replace
- regexp_replace1
- regexp_instr
- regexp_substr
- repeat
- reverse
- rpad
- rtrim
- soundex
- space
- substr/substring
- substring_index
- split_part
- translate
- trim
- upper/ucase
- 数学函数
- 聚合函数
- 分析窗口函数
- 其他函数
-
日期函数
- SELECT基本语句
- 过滤SELECT
- 排序SELECT
- 分组SELECT
- 连接操作SELECT
- 子查询
- 别名SELECT
- 集合运算SELECT
- WITH...AS
- CASE...WHEN
- OVER子句
- Flink Opensource SQL1.12语法参考
- Flink Opensource SQL1.10语法参考
- 历史版本
-
标示符
- aggregate_func
- alias
- attr_expr
- attr_expr_list
- attrs_value_set_expr
- boolean_expression
- col
- col_comment
- col_name
- col_name_list
- condition
- condition_list
- cte_name
- data_type
- db_comment
- db_name
- else_result_expression
- file_format
- file_path
- function_name
- groupby_expression
- having_condition
- input_expression
- join_condition
- non_equi_join_condition
- number
- partition_col_name
- partition_col_value
- partition_specs
- property_name
- property_value
- regex_expression
- result_expression
- select_statement
- separator
- sql_containing_cte_name
- sub_query
- table_comment
- table_name
- table_properties
- table_reference
- when_expression
- where_condition
- window_function
- 运算符
-
Spark SQL语法参考
- 通用参考
链接复制成功!
pyspark样例代码
前提条件
在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接。具体操作请参考《数据湖探索用户指南》。
CSS非安全集群
- 开发说明
- 代码实现详解
- import相关依赖包
1 2 3
from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession
- 创建会话
1
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate()
- import相关依赖包
- 通过DataFrame API 访问
- 连接配置
1 2
resource = "/mytest" nodes = "to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200"
说明:
resource为指定在CSS关联的资源名。格式可以用"/index/type"指定资源位置(可简单理解index为database,type为table,但绝不等同)。
- ES 6.X版本中,单个Index只支持唯一type,type名可以自定义。
- ES 7.X版本中,单个Index将使用“_doc”作为type名,不再支持自定义。若访问ES 7.X版本时,该参数只需要填写index即可。
- 构造schema,并添加数据
1 2 3
schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("name", StringType(), False)]) rdd = sparkSession.sparkContext.parallelize([Row(1, "John"), Row(2, "Bob")])
- 构造DataFrame
1
dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd, schema)
- 保存数据到CSS
1
dataFrame.write.format("css").option("resource", resource).option("es.nodes", nodes).mode("Overwrite").save()
说明:
mode 有四种保存类型:
- ErrorIfExis:如果已经存在数据,则抛出异常。
- Overwrite:如果已经存在数据,则覆盖原数据。
- Append:如果已经存在数据,则追加保存。
- Ignore:如果已经存在数据,则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。
- 读取CSS上的数据
1 2
jdbcDF = sparkSession.read.format("css").option("resource", resource).option("es.nodes", nodes).load() jdbcDF.show()
- 操作结果
- 连接配置
- 通过SQL API 访问
- 创建DLI跨源访问 CSS的关联表。
1 2 3 4 5
sparkSession.sql( "create table css_table(id long, name string) using css options( 'es.nodes'='to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200', 'es.nodes.wan.only'='true', 'resource'='/mytest')")
- 插入数据
1
sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')")
- 查询数据
1 2
jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
- 操作结果
- 创建DLI跨源访问 CSS的关联表。
- 提交Spark作业
- 将写好的python代码文件上传至OBS桶中。
- 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。
说明:
- 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.css。
- 如果选择Spark版本为3.1.1及以上版本时,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/css/*
spark.executor.extraClassPath=/usr/share/extension/dli/spark-jar/datasource/css/*
- 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。
- 代码实现详解
- 完整示例代码
- 通过DataFrame API 访问
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
# _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import Row, StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() # Setting cross-source connection parameters resource = "/mytest" nodes = "to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200" # Setting schema schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("name", StringType(), False)]) # Construction data rdd = sparkSession.sparkContext.parallelize([Row(1, "John"), Row(2, "Bob")]) # Create a DataFrame from RDD and schema dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd, schema) # Write data to the CSS dataFrame.write.format("css").option("resource", resource).option("es.nodes", nodes).mode("Overwrite").save() # Read data jdbcDF = sparkSession.read.format("css").option("resource", resource).option("es.nodes", nodes).load() jdbcDF.show() # close session sparkSession.stop()
- 通过SQL API 访问
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
# _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() # Create a DLI data table for DLI-associated CSS sparkSession.sql( "create table css_table(id long, name string) using css options( \ 'es.nodes'='to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200',\ 'es.nodes.wan.only'='true',\ 'resource'='/mytest')") # Insert data into the DLI data table sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") # Read data from DLI data table jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show() # close session sparkSession.stop()
- 通过DataFrame API 访问
CSS安全集群
- 开发说明
- 代码实现详解
- import相关依赖包
1 2 3
from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, Row from pyspark.sql import SparkSession
- 创建会话并设置AK/SK
说明:
认证用的ak和sk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。
1 2 3 4 5
sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() sparkSession.conf.set("fs.obs.access.key", ak) sparkSession.conf.set("fs.obs.secret.key", sk) sparkSession.conf.set("fs.obs.endpoint", enpoint) sparkSession.conf.set("fs.obs.connecton.ssl.enabled", "false")
- import相关依赖包
- 通过DataFrame API 访问
- 连接配置
1 2
resource = "/mytest"; nodes = "to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200"
说明:
resource为指定在CSS关联的资源名。格式可以用"/index/type"指定资源位置(可简单理解index为database,type为table,但绝不等同)。
- ES 6.X版本中,单个Index只支持唯一type,type名可以自定义。
- ES 7.X版本中,单个Index将使用“_doc”作为type名,不再支持自定义。若访问ES 7.X版本时,该参数只需要填写index即可。
- 构造schema,并添加数据
1 2 3
schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("name", StringType(), False)]) rdd = sparkSession.sparkContext.parallelize([Row(1, "John"), Row(2, "Bob")])
- 构造DataFrame
1
dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd, schema)
- 保存数据到CSS
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
dataFrame.write.format("css") .option("resource", resource) .option("es.nodes", nodes) .option("es.net.ssl", "true") .option("es.net.ssl.keystore.location", "obs://桶名/path/transport-keystore.jks") .option("es.net.ssl.keystore.pass", "***") .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore.jks") .option("es.net.ssl.truststore.pass", "***") .option("es.net.http.auth.user", "admin") .option("es.net.http.auth.pass", "***") .mode("Overwrite") .save()
说明:
mode 有四种保存类型:
- ErrorIfExis:如果已经存在数据,则抛出异常。
- Overwrite:如果已经存在数据,则覆盖原数据。
- Append:如果已经存在数据,则追加保存。
- Ignore:如果已经存在数据,则不做操作。这类似于SQL中的“如果不存在则创建表”。
- 读取CSS上的数据
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
jdbcDF = sparkSession.read.format("css")\ .option("resource", resource)\ .option("es.nodes", nodes)\ .option("es.net.ssl", "true")\ .option("es.net.ssl.keystore.location", "obs://桶名/path/transport-keystore.jks")\ .option("es.net.ssl.keystore.pass", "***")\ .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore.jks")\ .option("es.net.ssl.truststore.pass", "***")\ .option("es.net.http.auth.user", "admin")\ .option("es.net.http.auth.pass", "***")\ .load() jdbcDF.show()
- 操作结果
- 连接配置
- 通过SQL API 访问
- 创建DLI跨源访问 CSS的关联表。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
sparkSession.sql( "create table css_table(id long, name string) using css options(\ 'es.nodes'='to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200',\ 'es.nodes.wan.only'='true',\ 'resource'='/mytest',\ 'es.net.ssl'='true',\ 'es.net.ssl.keystore.location'='obs://桶名/path/transport-keystore.jks',\ 'es.net.ssl.keystore.pass'='***',\ 'es.net.ssl.truststore.location'='obs://桶名/path/truststore.jks',\ 'es.net.ssl.truststore.pass'='***',\ 'es.net.http.auth.user'='admin',\ 'es.net.http.auth.pass'='***')")
- 插入数据
1
sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')")
- 查询数据
1 2
jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show()
- 操作结果
- 创建DLI跨源访问 CSS的关联表。
- 提交Spark作业
- 代码实现详解
- 完整示例代码
- 通过DataFrame API 访问
说明:
认证用的ak和sk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。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57
# _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql.types import Row, StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() sparkSession.conf.set("fs.obs.access.key", ak) sparkSession.conf.set("fs.obs.secret.key", sk) sparkSession.conf.set("fs.obs.endpoint", enpoint) sparkSession.conf.set("fs.obs.connecton.ssl.enabled", "false") # Setting cross-source connection parameters resource = "/mytest"; nodes = "to-css-1174404953-hDTx3UPK.datasource.com:9200" # Setting schema schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("name", StringType(), False)]) # Construction data rdd = sparkSession.sparkContext.parallelize([Row(1, "John"), Row(2, "Bob")]) # Create a DataFrame from RDD and schema dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rdd, schema) # Write data to the CSS dataFrame.write.format("css") .option("resource", resource) .option("es.nodes", nodes) .option("es.net.ssl", "true") .option("es.net.ssl.keystore.location", "obs://桶名/path/transport-keystore.jks") .option("es.net.ssl.keystore.pass", "***") .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore.jks") .option("es.net.ssl.truststore.pass", "***") .option("es.net.http.auth.user", "admin") .option("es.net.http.auth.pass", "***") .mode("Overwrite") .save() # Read data jdbcDF = sparkSession.read.format("css")\ .option("resource", resource)\ .option("es.nodes", nodes)\ .option("es.net.ssl", "true")\ .option("es.net.ssl.keystore.location", "obs://桶名/path/transport-keystore.jks")\ .option("es.net.ssl.keystore.pass", "***")\ .option("es.net.ssl.truststore.location", "obs://桶名/path/truststore.jks") .option("es.net.ssl.truststore.pass", "***")\ .option("es.net.http.auth.user", "admin")\ .option("es.net.http.auth.pass", "***")\ .load() jdbcDF.show() # close session sparkSession.stop()
- 通过SQL API 访问
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
# _*_ coding: utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession import os if __name__ == "__main__": # Create a SparkSession session. sparkSession = SparkSession.builder.appName("datasource-css").getOrCreate() # Create a DLI data table for DLI-associated CSS sparkSession.sql("create table css_table(id int, name string) using css options(\ 'es.nodes'='192.168.6.204:9200',\ 'es.nodes.wan.only'='true',\ 'resource'='/mytest',\ 'es.net.ssl'='true',\ 'es.net.ssl.keystore.location' = 'obs://xietest1/lzq/keystore.jks',\ 'es.net.ssl.keystore.pass' = '**',\ 'es.net.ssl.truststore.location'='obs://xietest1/lzq/truststore.jks',\ 'es.net.ssl.truststore.pass'='**',\ 'es.net.http.auth.user'='admin',\ 'es.net.http.auth.pass'='**')") # Insert data into the DLI data table sparkSession.sql("insert into css_table values(3,'tom')") # Read data from DLI data table jdbcDF = sparkSession.sql("select * from css_table") jdbcDF.show() # close session sparkSession.stop()
- 通过DataFrame API 访问
父主题: 对接CSS