SparkStreaming+SparkSQL如何实现配置化ETL

本篇文章给大家分享的是有关Spark Streaming + Spark SQL如何实现配置化ETL，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

按需求定制制作可以根据自己的需求进行定制，成都网站设计、网站制作构思过程中功能建设理应排到主要部位公司成都网站设计、网站制作的运用实际效果公司网站制作网站建立与制做的实际意义

传统的Spark Streaming程序需要：

• 构建StreamingContext

• 设置checkpoint

• 链接数据源

• 各种transform

• foreachRDD 输出

通常而言，你可能会因为要走完上面的流程而构建了一个很大的程序，比如一个main方法里上百行代码，虽然在开发小功能上足够便利，但是复用度更方面是不够的，而且不利于协作，所以需要一个更高层的开发包提供支持。

如何开发一个Spark Streaming程序

我只要在配置文件添加如下一个job配置，就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行：

{

  "test": {
    "desc": "测试",
    "strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy",
    "algorithm": [],
    "ref": [],
    "compositor": [
      {
        "name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor",
        "params": [
          {
            "metadata.broker.list":"xxx",
            "auto.offset.reset":"largest",
            "topics":"xxx"
          }
        ]      },
      {
        "name": "streaming.core.compositor.spark.JSONTableCompositor",
        "params": [{"tableName":"test"}
        ]      },
      {
        "name": "streaming.core.compositor.spark.SQLCompositor",
        "params": [{"sql":"select a from test"}
        ]      },
      {
        "name": "streaming.core.compositor.RDDPrintOutputCompositor",
        "params": [
          {
          }
        ]      }
    ],
    "configParams": {
    }  }}

上面的配置相当于完成了如下的一个流程：

1. 从Kafka消费数据

2. 将Kafka数据转化为表

3. 通过SQL进行处理

4. 打印输出

是不是很简单，而且还可以支持热加载，动态添加job等

特性

该实现的特性有：

1. 配置化

2. 支持多Job配置

3. 支持各种数据源模块

4. 支持通过SQL完成数据处理

5. 支持多种输出模块

未来可扩展的支持包含：

1. 动态添加或者删除job更新，而不用重启Spark Streaming

2. 支持Storm等其他流式引擎

3. 更好的多job互操作

配置格式说明

该实现完全基于ServiceframeworkDispatcher 完成，核心功能大概只花了三个小时。

这里我们先理出几个概念：

1. Spark Streaming 定义为一个App

2. 每个Action定义为一个Job.一个App可以包含多个Job

配置文件结构设计如下：

{  "job1": {    "desc": "测试",    "strategy": "streaming.core.strategy.SparkStreamingStrategy",    "algorithm": [],    "ref": [],    "compositor": [
      {        "name": "streaming.core.compositor.kafka.MockKafkaStreamingCompositor",        "params": [
          {            "metadata.broker.list":"xxx",            "auto.offset.reset":"largest",            "topics":"xxx"
          }
        ]
      } ,  
    ],    "configParams": {
    }
  }，  "job2"：{
   ........
 } 
}

一个完整的App 对应一个配置文件。每个顶层配置选项，如job1,job2分别对应一个工作流。他们最终都会运行在一个App上(Spark Streaming实例上)。

• strategy 用来定义如何组织 compositor,algorithm, ref 的调用关系

• algorithm作为数据来源

• compositor 数据处理链路模块。大部分情况我们都是针对该接口进行开发

• ref 是对其他job的引用。通过配合合适的strategy，我们将多个job组织成一个新的job

• 每个组件( compositor,algorithm, strategy) 都支持参数配置

上面主要是解析了配置文件的形态，并且ServiceframeworkDispatcher 已经给出了一套接口规范，只要照着实现就行。

模块实现

那对应的模块是如何实现的？本质是将上面的配置文件，通过已经实现的模块，转化为Spark Streaming程序。

以SQLCompositor 的具体实现为例：

class SQLCompositor[T] extends Compositor[T] {  private var _configParams: util.List[util.Map[Any, Any]] = _  val logger = Logger.getLogger(classOf[SQLCompositor[T]].getName)//策略引擎ServiceFrameStrategy 会调用该方法将配置传入进来
  override def initialize(typeFilters: util.List[String], configParams: util.List[util.Map[Any, Any]]): Unit = {    this._configParams = configParams
  }// 获取配置的sql语句
  def sql = {
    _configParams(0).get("sql").toString
  }  def outputTable = {
    _configParams(0).get("outputTable").toString
  }//执行的主方法，大体是从上一个模块获取SQLContext(已经注册了对应的table),//然后根据该模块的配置，设置查询语句，最后得到一个新的dataFrame.// middleResult里的T其实是DStream,我们会传递到下一个模块，Output模块//params参数则是方便各个模块共享信息，这里我们将对应处理好的函数传递给下一个模块
  override def result(alg: util.List[Processor[T]], ref: util.List[Strategy[T]], middleResult: util.List[T], params: util.Map[Any, Any]): util.List[T] = {    var dataFrame: DataFrame = null
    val func = params.get("table").asInstanceOf[(RDD[String]) => SQLContext]
    params.put("sql",(rdd:RDD[String])=>{      val sqlContext = func(rdd)
      dataFrame = sqlContext.sql(sql)
      dataFrame
    })
    middleResult
  }
}

上面的代码就完成了一个SQL模块。那如果我们要完成一个自定义的.map函数呢？可类似下面的实现：

abstract class MapCompositor[T,U] extends Compositor[T]{  private var _configParams: util.List[util.Map[Any, Any]] = _  val logger = Logger.getLogger(classOf[SQLCompositor[T]].getName)  override def initialize(typeFilters: util.List[String], configParams: util.List[util.Map[Any, Any]]): Unit = {    this._configParams = configParams
  }  override def result(alg: util.List[Processor[T]], ref: util.List[Strategy[T]], middleResult: util.List[T], params: util.Map[Any, Any]): util.List[T] = {    val dstream = middleResult(0).asInstanceOf[DStream[String]]    val newDstream = dstream.map(f=>parseLog(f))    List(newDstream.asInstanceOf[T])
  }  def parseLog(line:String): U}class YourCompositor[T,U] extends MapCompositor[T,U]{ override def parseLog(line:String):U={
     ....your logical
  }
}

同理你可以实现filter,repartition等其他函数。

该方式提供了一套更为高层的API抽象,用户只要关注具体实现而无需关注Spark的使用。同时也提供了一套配置化系统，方便构建数据处理流程，并且复用原有的模块，支持使用SQL进行数据处理。

以上就是Spark Streaming + Spark SQL如何实现配置化ETL，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。