spark 设置字符编码 spark schema

1、spark是什么？

Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。

1.1 Spark基于内存计算

相比于MapReduce基于IO计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性。

1.2 高容错性和高可伸缩性

与mapreduce框架相同，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。

 

2、spark编程

每一个spark应用程序都包含一个驱动程序（driver program ），他会运行用户的main函数，并在集群上执行各种并行操作（parallel operations）

spark提供的最主要的抽象概念有两种： 
弹性分布式数据集（resilient distributed dataset）简称RDD ，他是一个元素集合，被分区地分布到集群的不同节点上，可以被并行操作，RDDS可以从hdfs(或者任意其他的支持Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建，或者通过转换驱动程序中已经存在的Scala集合得到，用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复

spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中，有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享，spark支持两种共享变量： 
广播变量（broadcast variables），它可以在所有节点的内存中缓存一个值。 
累加器（accumulators）：只能用于做加法的变量，例如计算器或求和器

 

3、spark-sql

spark-sql是将hive sql跑在spark引擎上的一种方式，提供了基于schema处理数据的方式。

 

4、代码详解

java spark和spark-sql依赖。

pom.xml

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>1.6.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId>
            <version>1.6.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
            <version>1.6.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

 

 

基于spark1.6创建HiveContext客户端。在spark2.1已经开始使用sparksession了。请注意。

package com.xiaoju.dqa.fireman.driver;
import com.xiaoju.dqa.fireman.exception.SparkInitException;
import com.xiaoju.dqa.fireman.utils.PropertiesUtil;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;

import java.io.IOException;
import java.util.Properties;

public class SparkClient {
    private SparkConf sparkConf;
    private JavaSparkContext javaSparkContext;

    public SparkClient() {
        initSparkConf();
        javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);
    }

    public SQLContext getSQLContext() throws SparkInitException {
        return new SQLContext(javaSparkContext);
    }

    public HiveContext getHiveContext() throws SparkInitException {
        return new HiveContext(javaSparkContext);
    }

    private void initSparkConf() {
        try {
            PropertiesUtil propUtil = new PropertiesUtil("fireman.properties");
            Properties prop = propUtil.getProperties();
            String warehouseLocation = System.getProperty("user.dir");
            sparkConf = new SparkConf()
                    .setAppName(prop.getProperty("spark.appname"))
                    .set("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
                    .setMaster(prop.getProperty("spark.master"));
        } catch (IOException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

}

 

驱动程序driver

1、这里要实现可序列化接口，否则spark并不会识别这个类。

2、这里在通过spark-sql读取到row数据之后，将schema解析出来，并且映射为hashmap。

public class FiremanDriver implements Serializable {
    private String db;
    private String table;
private HiveContext hiveContext;public FiremanDriver(String db, String table) {
        try {
            this.db = db;
            this.table = table;
            SparkClient sparkClient = new SparkClient();
            hiveContext = sparkClient.getHiveContext();
        } catch (SparkInitException ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

　　public void check() {
        HashMap<String, Object> result = null;
        try {
            String query = String.format("select * from %s.%s", db ,table);
            System.out.println(query);
            DataFrame rows = hiveContext.sql(query);
            JavaRDD<Row> rdd = rows.toJavaRDD();
            result = rdd.map(new Function<Row, HashMap<String, Object>>() {
                @Override
                public HashMap<String, Object> call(Row row) throws Exception {
                    HashMap<String, Object> fuseResult = new HashMap<String, Object>();
                    HashMap<String, Object> rowMap = formatRowMap(row);
                    // 实际map过程
                    return mapResult;
                }
            }).reduce(new Function2<HashMap<String, Object>, HashMap<String, Object>, HashMap<String, Object>>() {
                @Override
                public HashMap<String, Object> call(HashMap<String, Object> map1, HashMap<String, Object> map2) throws Exception {
                    // reduce merge过程                    
　　　　　　　　　　　　return mergeResult;
                }
            });

        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }

　　// 读取shema，这里在通过spark-sql读取到row数据之后，将schema解析出来，并且映射为hashmap
    private HashMap<String, Object> formatRowMap(Row row){
        HashMap<String, Object> rowMap = new HashMap<String, Object>();
        try {
　　　　　　　　for (int i=0; i<row.schema().fields().length; i++) {
                String colName = row.schema().fields()[i].name();
                Object colValue = row.get(i);
                rowMap.put(colName, colValue);
        }catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
        return rowMap;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String db = args[0];
        String table = args[1];
        FiremanDriver firemanDriver = new FiremanDriver(db, table);
        firemanDriver.check();
    }
}