Spark SQL-数据源

Spark SQL是Apache Spark项目中的一个模块，它提供了在分布式数据集上运行结构化数据处理的接口。其中，数据源是Spark SQL一个比较重要的概念，数据源表示的是Spark SQL可以从哪些数据源中读取数据。

Spark SQL支持从Hive、JSON、Parquet、Avro、ORC和JDBC等多种数据源中读取数据，并可以将处理后的结果存储到Hive、JSON、Parquet、Avro、ORC、表格格式（JDBC、ODBC)等多种数据源中。

读取数据源

下面的代码片段展示了如何通过Spark SQL从Hive中读取数据：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read from Hive")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .enableHiveSupport().getOrCreate()

val sqlDF = spark.sql("SELECT count(*) FROM table_name")
sqlDF.show()

下面的代码片段展示了如何通过Spark SQL从JDBC数据源中读取数据：

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()

jdbcDF.show()

写入数据源

下面的代码片段展示了如何通过Spark SQL将处理结果写入到JSON数据源中：

val resultDF = ...
resultDF.write
  .format("json")
  .mode("overwrite")
  .save("/path/to/result.json")

下面的代码片段展示了如何通过Spark SQL将处理结果写入到表格格式的数据源中：

val resultDF = ...
resultDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .save()

自定义数据源

除了上述内置的数据源，Spark SQL还允许用户自定义数据源。用户可以通过继承DataSourceV2和DataSourceV2Options接口来实现自定义数据源。下面的代码片段展示了如何实现一个基于Elasticsearch的自定义数据源：

class ElasticsearchDataSource extends DataSourceV2 with DataSourceRegister {
  override def createReader(options: DataSourceOptions): DataSourceReader = {
    new ElasticsearchDataSourceReader(options)
  }

  override def createBatchWriter(writeUUID: String, schema: StructType, mode: SaveMode, options: DataSourceOptions): Optional[DataSourceWriter] = {
    Optional.empty()
  }

  override def shortName(): String = "elasticsearch"
}

class ElasticsearchDataSourceReader(options: DataSourceOptions) extends DataSourceReader {
  override def readSchema(): StructType = {
    StructType(Seq(
      StructField("name", StringType),
      StructField("age", IntegerType)
    ))
  }

  override def createDataReaderFactories(): util.List[DataReaderFactory[Row]] = {
    val schema = readSchema()
    val host = ...
    val port = ...
    val index = ...
    val query = ...
    val settings = ...

    val factory = new ElasticsearchDataReaderFactory(schema, host, port, index, query, settings)
    Collections.singletonList(factory)
  }
}

class ElasticsearchDataReaderFactory(schema: StructType, host: String, port: Int, index: String, query: String, settings: Map[String, String]) extends DataReaderFactory[Row] {
  override def createDataReader(): DataReader[Row] = {
    new ElasticsearchDataReader(schema, host, port, index, query, settings)
  }
}

class ElasticsearchDataReader(schema: StructType, host: String, port: Int, index: String, query: String, settings: Map[String, String]) extends DataReader[Row] {
  val client = ...
  val scrollId = ...
  val response = client.search(query, settings)

  def next(): Boolean = {
    ...
  }

  def get(): Row = {
    ...
  }

  def close(): Unit = {
    client.close()
  }
}

实现自定义数据源后，可以像使用内置数据源一样使用自定义数据源：

val options = Map(
  "host" -> "localhost",
  "port" -> "9200",
  "index" -> "myindex",
  "query" -> """{"query": ...}""",
  "settings" -> """{"scroll": "1m"}"""
)

val df = spark.read
  .format("elasticsearch")
  .options(options)
  .load()

df.show()

总结

Spark SQL的数据源是Spark SQL一个非常重要的概念，通过数据源，Spark SQL可以从各种数据源中读取数据，并且可以将处理结果写入到各种数据源中。Spark SQL还允许用户自定义数据源，通过自定义数据源，用户可以将Spark SQL应用到更多的场景中。