背景

随着sqoop的停止更新，spark支持jdbc数据源，数据导入工具已经开始转移到了spark原生导入，本文基于该功能做些实践。

代码

java代码如下：

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;import java.io.File;
import java.util.Properties;@Slf4j
public class ImportMysqlTest {public static void main(String[] args) {SparkSession spark = null;long start = System.currentTimeMillis();try{String warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath();spark  = SparkSession.builder().master("yarn").appName("Java Spark Hive Example").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation).enableHiveSupport().getOrCreate();Properties connectionProperties = new Properties();connectionProperties.put("user","*userName*");connectionProperties.put("password","*****");connectionProperties.put("driver","com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver");System.out.println("------------------------------------------------------read from sqlserver begin---------------------------------------------------------------------");//需要事先获取表的自增长字段（本文是auto_index）最大值与最小值int lowerBound = 0;//auto_index最小值int upperBound = 588_578_233;//auto_index最大值//按照每个task查询记录数为70000=upperBound/numPartitions计算，分区数量numPartitions为int numPartitions = 8400;//将dataset写入到mysql中，mysql表必须不存在spark.read().jdbc("jdbc:sqlserver://${ip}:1433;DatabaseName=${dbName}","${tableName}","auto_index",lowerBound,upperBound,numPartitions,connectionProperties).write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("caoyong_test.ship_ib");//saveAsTable方法，如果hive中没有该表，则会新建}catch (Exception e){e.printStackTrace();}finally {if(spark!=null){spark.close();}}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("------------------------------------------------------read from sqlserver end"+(end-start)/1000.0+"---------------------------------------------------------------------");}
}

启动spark任务

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executor.cores=6  \ #每个executor的task并行度为6（线程）
--conf spark.default.parallelism=10 \ #这个参数似乎没有起作用
--driver-memory 2g \
--executor-memory 6g  
--num-executors 3 \ #整个程序，需要在集群中启动3个excutor
--name import_ship_ibase_data   \ #起个名字
--class com.lenovo.ai.bigdata.spark.data.mysql.ImportMysqlTest  bigdata-0.0.1-SNAPSHOT.jar   

验证

在运行过程中，通过ApplicationMaster视图，可以看到：

1. 在下图中，可以看到，整个集群中任务总数，以及并行的task数量为19（个人认为是3*6=18，多了一个1是误报？或者是处理写入hive的task？）
2. lowerBound,upperBound,numPartitions这三个参数主要的作用是分区，比如数据有1.000.000,upperBound=1.000，lowerBound=0，numPartitions=5，那么会将0-1.000部分数据分区为5个task，1.000-1.000.000作为单独的一个分区task进行执行。所以，尤其需要注意，最后一个分区很可能会因为数据量过大而失败。
   
3. 在明细列表中，可以看到集群中一共启动了三个excutor，每个excutor并行的任务约等于6
   
4. 整个导入过程，共有184,826,995条记录，一共用了25分钟
   1. sqlserver中的数据，如下图
      
   2. hive中的数据

      [hadoop@node2 conf]$ beeline
      Beeline version 2.3.7 by Apache Hive
      beeline> !connect jdbc:hive2://node2:11240
      Connecting to jdbc:hive2://node2:11240
      Enter username for jdbc:hive2://node2:11240: hadoop
      Enter password for jdbc:hive2://node2:11240: **********
      2021-08-26 16:52:41,542 INFO jdbc.Utils: Supplied authorities: node2:11240
      2021-08-26 16:52:41,543 INFO jdbc.Utils: Resolved authority: node2:11240
      Connected to: Spark SQL (version 3.1.2)
      Driver: Hive JDBC (version 2.3.7)
      Transaction isolation: TRANSACTION_REPEATABLE_READ
      0: jdbc:hive2://node2:11240> use caoyong_test;
      +---------+
      | Result  |
      +---------+
      +---------+
      No rows selected (0.349 seconds)
      0: jdbc:hive2://node2:11240> show tables;
      +---------------+------------+--------------+
      |   database    | tableName  | isTemporary  |
      +---------------+------------+--------------+
      | caoyong_test  | ship_ib    | false        |
      | caoyong_test  | ship_ib2   | false        |
      | caoyong_test  | student    | false        |
      +---------------+------------+--------------+
      3 rows selected (0.49 seconds)
      0: jdbc:hive2://node2:11240> select count(*) from ship_ib2;
      +------------+
      |  count(1)  |
      +------------+
      | 184826995  |
      +------------+
      1 row selected (37.696 seconds)
      0: jdbc:hive2://node2:11240>
      

   3. 用时统计，一共用了25分钟（开始时间：16:21:59，结束时间：16:47:07 ）