scala样例代码

开发说明

mongo只支持增强型跨源。

DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。

在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，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。

• 构造依赖信息，创建SparkSession
  1. 导入依赖。
     涉及到mvn依赖

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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.sql.SparkSession
     import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

     创建session

     val sparkSession = SparkSession.builder().appName("datasource-mongo").getOrCreate()

• 通过SQL API访问
  1. 创建DLI跨源访问 mongo的关联表

     sparkSession.sql(
       "create table test_dds(id string, name string, age int) using mongo options(
         'url' = '192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin',
         'uri' = 'mongodb://username:pwd@host:8635/db',
         'database' = 'test',
         'collection' = 'test',
         'user' = 'rwuser',
         'password' = '######')")

     表1 创建表参数

     参数	说明
     url	url的格式为： "IP:PORT[,IP:PORT]/[DATABASE][.COLLECTION][AUTH_PROPERTIES]" 例如： "192.168.4.62:8635/test?authSource=admin" url需要在mongo（DDS）的连接地址的截取得到。 获取到的mongo的连接地址格式为："协议头://用户名:密码@访问地址:访问端口/数据库名?authSource=admin" 例如： mongodb://rwuser:****@192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin
     uri	uri的格式为：mongodb://username:pwd@host:8635/db 其中以下参数需要修改为实际值： “username”为创建的mongo（DDS）数据库用户名。 “pwd”为创建的mongo（DDS）数据库用户名对应的密码。 “host”为创建的mongo（DDS）数据库实例IP。 “db”为创建的mongo（DDS）数据库名称。 mongo（DDS）数据库用户创建详见：创建DDS数据库账户。
     database	DDS的数据库名，如果在"url"中同时指定了数据库名，则"url"中的数据库名不生效。
     collection	DDS中的collection名，如果在"url"中同时指定了collection，则"url"中的collection不生效。 说明： 如果在DDS中已存在collection，则建表可以不指定schema信息，DLI会根据collection中的数据自动生成schema信息。
     user	访问DDS集群用户名。
     password	访问DDS集群密码。

     图1 mongo的链接地址信息
     
  2. 插入数据

     sparkSession.sql("insert into test_dds values('3', 'Ann',23)")

  3. 查询数据

     sparkSession.sql("select * from test_dds").show()

     操作结果

     

• 通过DataFrame API访问
  1. 设置连接参数

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

  2. 构造schema

     1	val schema = StructType(List(StructField("id", StringType), StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType)))

  3. 构造DataFrame

     val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(Row("1", "John", 23), Row("2", "Bob", 32)))
     val dataFrame = spark.createDataFrame(rdd, schema)

  4. 导入数据到mongo

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     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()

     

     保存类型：Overwrite、Append、ErrorIfExis、Ignore 四种。

  5. 读取mongo上的数据

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     val jdbcDF = spark.read.format("mongo").schema(schema) .option("url", url) .option("uri", uri) .option("database", database) .option("collection", collection) .option("user", user) .option("password", password) .load()

     操作结果

     

• 提交Spark作业
  1. 将写好的代码生成jar包，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

• Maven依赖

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

• 通过SQL API访问

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  import org.apache.spark.sql.SparkSession object TestMongoSql { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate() sparkSession.sql( "create table test_dds(id string, name string, age int) using mongo options( 'url' = '192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin', 'uri' = 'mongodb://username:pwd@host:8635/db', 'database' = 'test', 'collection' = 'test', 'user' = 'rwuser', 'password' = '######')") sparkSession.sql("insert into test_dds values('3', 'Ann',23)") sparkSession.sql("select * from test_dds").show() sparkSession.close() } }

• 通过DataFrame API访问

  import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode, SparkSession}
  import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
  
  object Test_Mongo_SparkSql {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
    //  Create a SparkSession session.  
    val spark = SparkSession.builder().appName("mongodbTest").getOrCreate()
  
    // Set the connection configuration parameters.  
    val url = "192.168.4.62:8635,192.168.5.134:8635/test?authSource=admin"
    val uri = "mongodb://username:pwd@host:8635/db"
    val user = "rwuser"
    val database = "test"
    val collection = "test"
    val password = "######"
  
    // Setting up the schema
    val schema = StructType(List(StructField("id", StringType), StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType)))
  
    // Setting up the DataFrame
    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(Row("1", "John", 23), Row("2", "Bob", 32)))
    val dataFrame = spark.createDataFrame(rdd, schema)
  
  
    // Write data to 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()
  
    // Reading data from mongo
    val jdbcDF = spark.read.format("mongo").schema(schema)
      .option("url", url)
      .option("uri", uri)
      .option("database", database)
      .option("collection", collection)
      .option("user", user)
      .option("password", password)
      .load()
    jdbcDF.show()
  
    spark.close()
   }
  }