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Doris集成Spark读写的简单示例

WHYBIGDATA 发表于 2023/02/13 09:18:05 2023/02/13

【摘要】 Doris集成Spark读写的简单示例

Doris集成Spark读写的简单示例

0、写在前面

Doris版本：Doris-1.1.5
Spark版本：Spark-3.0.0
IDEA版本：IntelliJ IDEA 2019.2.3
Scala版本：Scala-2.12.11

1、Spark Doris Connector介绍

介绍

Spark Doris Connector 支持通过 Spark 读取 Doris 中存储的数据，也支持通过Spark写入数据到Doris。

代码库地址：https://github.com/apache/incubator-doris-spark-connector

版本兼容

Connector	Spark	Doris	Java	Scala
2.3.4-2.11.xx	2.x	0.12+	8	2.11
3.1.2-2.12.xx	3.x	0.12.+	8	2.12
3.2.0-2.12.xx	3.2.x	0.12.+	8	2.12

使用Maven进行管理

<dependency>
  <groupId>org.apache.doris</groupId>
   <!-- spark3.x使用这个版本 -->
  <artifactId>spark-doris-connector-3.1_2.12</artifactId>
   <!-- spark2.x使用这个版本 -->
  <!--artifactId>spark-doris-connector-2.3_2.11</artifactId-->
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

Note：同时此处的Spark Doris Connector版本不要使用官网的1.0.1版本，下文会演示相关error

2、基本示例

2.1 提前准备表和数据

开启doris的fe、be

-- 创建表table1
CREATE TABLE table1 (
    siteid INT DEFAULT '10',
    citycode SMALLINT,
    username VARCHAR(32) DEFAULT '', 
    pv BIGINT SUM DEFAULT '0'
)
AGGREGATE KEY(siteid, citycode, username) 
DISTRIBUTED BY HASH(siteid) BUCKETS 10
PROPERTIES("replication_num" = "1");

-- 插入数据
insert into table1 values (1,1,'jim',2),
(2,1,'grace',2),
(3,2,'tom',2),
(4,3,'bush',3),
(5,3,'helen',3);

2.2 新建项目

新建一个名为doris-module的Maven工程
准备Spark环境：pom.xml

<properties>
    <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    <spark.version>3.0.0</spark.version>
    <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
</properties>

<dependencies>

    <!-- Spark 的依赖引入 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
        <scope>provided</scope>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
        <scope>provided</scope>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-hive_${scala.binary.version}</artifactId>
        <scope>provided</scope>
        <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 引入 Scala -->
    <dependency>
        <groupId>org.scala-lang</groupId>
        <artifactId>scala-library</artifactId>
        <version>2.12.11</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>fastjson</artifactId>
        <version>1.2.47</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.49</version>
    </dependency>

    <!--spark-doris-connector-->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.doris</groupId>
        <artifactId>spark-doris-connector-3.1_2.12</artifactId>
        <!--<artifactId>spark-doris-connector- 2.3_2.11</artifactId>-->
        <version>1.1.0</version>
    </dependency>

</dependencies>

<build>
    <plugins>
        <!--编译 scala 所需插件-->
        <plugin>
            <groupId>org.scala-tools</groupId>
            <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
            <version>2.15.1</version>
            <executions>
                <execution>
                    <id>compile-scala</id>
                    <goals>
                        <goal>add-source</goal>
                        <goal>compile</goal>
                    </goals>
                </execution>
                <execution>
                    <id>test-compile-scala</id>
                    <goals>
                        <goal>add-source</goal>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
            <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
            <version>3.2.2</version>
            <executions>
                <execution>
                    <!-- 声明绑定到 maven 的 compile 阶段 -->
                    <goals>
                        <goal>compile</goal>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>

        <!-- assembly 打包插件 -->
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
            <executions>
                <execution>
                    <id>make-assembly</id>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
            <configuration>
                <archive>
                    <manifest>
                    </manifest>
                </archive>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with- dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
        </plugin>
        <!--<plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>3.6.1</version>
                    &lt;!&ndash; 所有的编译都依照 JDK1.8 &ndash;&gt;
                    <configuration>
                        <source>1.8</source>
                        <target>1.8</target>
                    </configuration>
                </plugin>-->
    </plugins>
</build>

2.3 使用SQL方式进行读写

2.3.1 代码

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SQLDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // TODO 如果要打包提交集群执行，请注释掉（此处直接在本地演示）
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SQLDemo").setMaster("local[2]") 
        val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

        sparkSession.sql( """
                            |CREATE TEMPORARY VIEW spark_doris
                            |USING doris
                            |OPTIONS(
                            | "table.identifier"="test_db.table1",
                            | "fenodes"="node01:8030",
                            | "user"="test",
                            | "password"="test"
                            |); """.stripMargin)

        // 读取数据
         sparkSession.sql("select * from spark_doris").show()
        // 写入数据
//        sparkSession.sql("insert into spark_doris values(99,99,'haha',5)")
    }
}

读取数据运行结果：

验证结果正确性：进入fe连接MySQL，查询table1表的数据，结果如下

运行结果与实际结果相一致

写入数据

运行结束，查询table1表的数据，结果如下：

可以看到，利用spark写入数据到Doris已经成功了

2.3.2 相关Error

一开始，右键项目Add framework support没有Scala

选中scala相关依赖并删除掉（如下图所示）

重新右键Add framework support就可以添加Scala环境了

java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/SparkConf

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/SparkConf
	at cn.whybigdata.doris.spark.SQLDemo$.main(SQLDemo.scala:7)
	at cn.whybigdata.doris.spark.SQLDemo.main(SQLDemo.scala)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.SparkConf
	at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
	at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:335)
	at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
	... 2 more

Process finished with exit code 1

因为在pom.xml文件中，spark-core_x.xx、spark-sql_x.xx、spark-hive_x.xx都是provided的范围，解决方案如下：

选择Edit Run/Debug configuration ，选中需要执行的Application，勾选Include dependencies with "Provided" scope即可，如下图所示

上述方式只对当前.scala程序起作用，如果要对该项目的所有Application起作用，可以选择template，然后选择Application，勾选Include dependencies with "Provided" scope即可

还有一种更直接的方式：直接注释掉spark-core_x.xx、spark-sql_x.xx、spark-hive_x.xx依赖的scope范围，但是这种方式不推荐，因为大多数情况下是选择打包到集群上执行，而非本地，而集群一般都是已经拥有spark这些以来环境的，使用provided的scope范围，在集群中执行时是不会加载的。

[Bug] spark doris connector read table error: Doris FE’s response cannot map to schema.

原因是1.0.1版本的spark-doris-connector自身的bug，已经在1.1.0版本修复了

2.4 使用DataFrame方式读写数据（batch）

2.4.1 代码

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DataFrameDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //TODO 如果要打包提交集群执行，请注释掉
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("DataFrameDemo").setMaster("local[2]")
        val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

        // TODO 写入数据
//        import sparkSession.implicits._
//        val mockDataDF = List(
//            (11,23, "haha", 8),
//            (11, 3, "hehe", 9),
//            (11, 3, "heihei", 10)
//        ).toDF("siteid", "citycode", "username","pv")
//        mockDataDF.show(5)
//
//        mockDataDF.write.format("doris")
//          .option("doris.table.identifier", "test_db.table1")
//          .option("doris.fenodes", "node01:8030")
//          .option("user", "test")
//          .option("password", "test")
//          // 指定你要写入的字段
//          // .option("doris.write.fields", "user")
//          .save()

        // TODO 读取数据
        val dorisSparkDF = sparkSession.read.format("doris")
          .option("doris.table.identifier", "test_db.table1")
          .option("doris.fenodes", "hadoop102:8030")
          .option("user", "test")
          .option("password", "test")
          .load()
        dorisSparkDF.show()
    }
}

2.4.2 写入数据

运行结果：

验证：

2.4.2 读取数据

运行结果：

2.5 RDD演示

RDD目前只支持读取数据

代码

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession


object RDDDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //TODO 如果要打包提交集群执行，请注释掉
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RDDDemo").setMaster("local[2]")
        val sc = new SparkContext(sparkConf)

        // TODO 读取数据
        import org.apache.doris.spark._
        val dorisSparkRDD = sc.dorisRDD(
            tableIdentifier = Some("test_db.table1"),
            cfg = Some(Map(
                "doris.fenodes" -> "node01:8030",
                "doris.request.auth.user" -> "test",
                "doris.request.auth.password" -> "test"
            ))
        )

        dorisSparkRDD.collect().foreach(println)

    }
}

运行结果：

2.6 写入数据的其他方式

关于通过Saprk写入数据到Doris，还可以通过StructStreaming的方式，

官方示例

## stream sink(StructuredStreaming)
val kafkaSource = spark.readStream
  .option("kafka.bootstrap.servers", "$YOUR_KAFKA_SERVERS")
  .option("startingOffsets", "latest")
  .option("subscribe", "$YOUR_KAFKA_TOPICS")
  .format("kafka")
  .load()
kafkaSource.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value as STRING)")
  .writeStream
  .format("doris")
  .option("checkpointLocation", "$YOUR_CHECKPOINT_LOCATION")
  .option("doris.table.identifier", "$YOUR_DORIS_DATABASE_NAME.$YOUR_DORIS_TABLE_NAME")
    .option("doris.fenodes", "$YOUR_DORIS_FE_HOSTNAME:$YOUR_DORIS_FE_RESFUL_PORT")
  .option("user", "$YOUR_DORIS_USERNAME")
  .option("password", "$YOUR_DORIS_PASSWORD")
  //其它选项
  //指定你要写入的字段
  .option("doris.write.fields","$YOUR_FIELDS_TO_WRITE")
  .start()
  .awaitTermination()

3. 配置项说明

3.1 通用配置项

Key	Default Value	Comment
doris.fenodes	–	Doris FE http 地址，支持多个地址，使用逗号分隔
doris.table.identifier	–	Doris 表名，如：db1.tbl1
doris.request.retries	3	向Doris发送请求的重试次数
doris.request.connect.timeout.ms	30000	向Doris发送请求的连接超时时间
doris.request.read.timeout.ms	30000	向Doris发送请求的读取超时时间
doris.request.query.timeout.s	3600	查询doris的超时时间，默认值为1小时，-1表示无超时限制
doris.request.tablet.size	Integer.MAX_VALUE	一个RDD Partition对应的Doris Tablet个数。此数值设置越小，则会生成越多的Partition。从而提升Spark侧的并行度，但同时会对Doris造成更大的压力。
doris.batch.size	1024	一次从BE读取数据的最大行数。增大此数值可减少Spark与Doris之间建立连接的次数。从而减轻网络延迟所带来的额外时间开销。
doris.exec.mem.limit	2147483648	单个查询的内存限制。默认为 2GB，单位为字节
doris.deserialize.arrow.async	false	是否支持异步转换Arrow格式到spark-doris-connector迭代所需的RowBatch
doris.deserialize.queue.size	64	异步转换Arrow格式的内部处理队列，当doris.deserialize.arrow.async为true时生效
doris.write.fields	–	指定写入Doris表的字段或者字段顺序，多列之间使用逗号分隔。默认写入时要按照Doris表字段顺序写入全部字段。
sink.batch.size	10000	单次写BE的最大行数
sink.max-retries	1	写BE失败之后的重试次数
sink.properties.*	–	Stream Load 的导入参数。例如: ‘sink.properties.column_separator’ = ', ’
doris.sink.task.partition.size	–	Doris写入任务对应的 Partition 个数。Spark RDD 经过过滤等操作，最后写入的 Partition 数可能会比较大，但每个 Partition 对应的记录数比较少，导致写入频率增加和计算资源浪费。此数值设置越小，可以降低 Doris 写入频率，减少 Doris 合并压力。该参数配合 doris.sink.task.use.repartition 使用。
doris.sink.task.use.repartition	false	是否采用 repartition 方式控制 Doris写入 Partition数。默认值为 false，采用 coalesce 方式控制（注意: 如果在写入之前没有 Spark action 算子，可能会导致整个计算并行度降低）。如果设置为 true，则采用 repartition 方式（注意: 可设置最后 Partition 数，但会额外增加 shuffle 开销）。

3.2 SQL 和 Dataframe 专有配置

Key	Default Value	Comment
user	–	访问Doris的用户名
password	–	访问Doris的密码
doris.filter.query.in.max.count	100	谓词下推中，in表达式value列表元素最大数量。超过此数量，则in表达式条件过滤在Spark侧处理。

3.3 RDD 专有配置

Key	Default Value	Comment
doris.request.auth.user	–	访问Doris的用户名
doris.request.auth.password	–	访问Doris的密码
doris.read.field	–	读取Doris表的列名列表，多列之间使用逗号分隔
doris.filter.query	–	过滤读取数据的表达式，此表达式透传给Doris。Doris使用此表达式完成源端数据过滤。

3.4 Doris 和 Spark 列类型映射关系

Doris Type	Spark Type
NULL_TYPE	DataTypes.NullType
BOOLEAN	DataTypes.BooleanType
TINYINT	DataTypes.ByteType
SMALLINT	DataTypes.ShortType
INT	DataTypes.IntegerType
BIGINT	DataTypes.LongType
FLOAT	DataTypes.FloatType
DOUBLE	DataTypes.DoubleType
DATE	DataTypes.StringType1
DATETIME	DataTypes.StringType1
BINARY	DataTypes.BinaryType
DECIMAL	DecimalType
CHAR	DataTypes.StringType
LARGEINT	DataTypes.StringType
VARCHAR	DataTypes.StringType
DECIMALV2	DecimalType
TIME	DataTypes.DoubleType
HLL	Unsupported datatype

Note：Connector中，将DATE和DATETIME映射为String。由于Doris底层存储引擎处理逻辑，直接使用时间类型时，覆盖的时间范围无法满足需求。所以使用 String 类型直接返回对应的时间可读文本。

4. 使用 JDBC 的方式

这种方式是早期写法，不推荐，原因是：Spark 无法感知Doris 的数据分布，会导致打到 Doris 的查询压力非常大 。

代码：

import java.util.Properties
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

object JDBCDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sparkConf = new SparkConf().setAppName("JDBCDemo").setMaster("local[2]")
        val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

        // TODO 写入数据
//        import sparkSession.implicits._
//        val mockDataDF = List(
//            (21,23, "bj", 8),
//            (21,13, "sh", 9),
//            (21,31, "sz", 10)
//        ).toDF("siteid", "citycode", "username","pv")
//
//        val prop = new Properties()
//        prop.setProperty("user", "test")
//        prop.setProperty("password", "test")
//
//        mockDataDF.write.mode(SaveMode.Append)
//          .jdbc("jdbc:mysql://node01:9030/test_db", "table1", prop)

        // TODO 读取数据
        val df=sparkSession.read.format("jdbc")
        .option("url","jdbc:mysql://node01:9030/test_db")
        .option("user","test")
        .option("password","test")
        .option("dbtable","table1")
        .load()

        df.show()
    }
}

写入数据

读取数据

5. 其他集成系统

Doris还可以与Flink、DataX、MySQL、Logstash、ODBC外部表集成使用，可以直接参考官网

6. 参考资料

https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/ecosystem/spark-doris-connector
https://9to5answer.com/java-lang-noclassdeffounderror-org-apache-spark-sql-sparksession
https://github.com/apache/doris-spark-connector/issues/39

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Doris集成Spark读写的简单示例

Doris集成Spark读写的简单示例

0、写在前面

1、Spark Doris Connector介绍

2、基本示例

2.1 提前准备表和数据

2.2 新建项目

2.3 使用SQL方式进行读写

2.3.1 代码

2.3.2 相关Error

2.4 使用DataFrame方式读写数据（batch）

2.4.1 代码

2.4.2 写入数据

2.4.2 读取数据

2.5 RDD演示

2.6 写入数据的其他方式

3. 配置项说明

3.1 通用配置项

3.2 SQL 和 Dataframe 专有配置

3.3 RDD 专有配置

3.4 Doris 和 Spark 列类型映射关系

4. 使用 JDBC 的方式

5. 其他集成系统

6. 参考资料

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2.1 提前准备表和数据

2.2 新建项目

2.3 使用SQL方式进行读写

2.3.1 代码

2.3.2 相关Error

2.4 使用DataFrame方式读写数据（batch）

2.4.1 代码

2.4.2 写入数据

2.4.2 读取数据

2.5 RDD演示

2.6 写入数据的其他方式

3. 配置项说明

3.1 通用配置项

3.2 SQL 和 Dataframe 专有配置

3.3 RDD 专有配置

3.4 Doris 和 Spark 列类型映射关系

4. 使用 JDBC 的方式

5. 其他集成系统

6. 参考资料

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