SpringBoot 使用 Spark_springboot spark

前提： 可以参考文章 SpringBoot 接入 Spark

1. SpringBoot 已经接入 Spark
2. 已配置 JavaSparkContext
3. 已配置 SparkSession

@Resource
private SparkSession sparkSession;

@Resource
private JavaSparkContext javaSparkContext;
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读取 txt 文件

测试文件 word.txt

java 代码

• textFile：获取文件内容，返回 JavaRDD
• flatMap：过滤数据
• mapToPair：把每个元素都转换成一个<K,V>类型的对象，如 <123,1>,<456,1>
• reduceByKey：对相同key的数据集进行预聚合

public void testSparkText() {
    String file = "D:\\TEMP\\word.txt";
    JavaRDD<String> fileRDD =  javaSparkContext.textFile(file);

    JavaRDD<String> wordsRDD = fileRDD.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
    JavaPairRDD<String, Integer> wordAndOneRDD = wordsRDD.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1));
    JavaPairRDD<String, Integer> wordAndCountRDD = wordAndOneRDD.reduceByKey((a, b) -> a + b);

    //输出结果
    List<Tuple2<String, Integer>> result = wordAndCountRDD.collect();
    result.forEach(System.out::println);
}
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结果得出，123 有 3 个，456 有 2 个，789 有 1 个

 

读取 csv 文件

测试文件 testcsv.csv

java 代码

public void testSparkCsv() {
    String file = "D:\\TEMP\\testcsv.csv";
    JavaRDD<String> fileRDD = javaSparkContext.textFile(file);
    JavaRDD<String> wordsRDD = fileRDD.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(",")).iterator());

    //输出结果
    System.out.println(wordsRDD.collect());
}
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输出结果

 

读取 MySQL 数据库表

• format：获取数据库建议是 jdbc
• option.url：添加 MySQL 连接 url
• option.user：MySQL 用户名
• option.password：MySQL 用户密码
• option.dbtable：sql 语句
• option.driver：数据库 driver，MySQL 使用 com.mysql.cj.jdbc.Driver

public void testSparkMysql() throws IOException {
    
    Dataset<Row> jdbcDF = sparkSession.read()
            .format("jdbc")
            .option("url", "jdbc:mysql://192.168.140.1:3306/user?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai")
            .option("dbtable", "(SELECT * FROM xxxtable) tmp")
            .option("user", "root")
            .option("password", "xxxxxxxxxx*k")
            .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
            .load();

    jdbcDF.printSchema();
    jdbcDF.show();

    //转化为RDD
    JavaRDD<Row> rowJavaRDD = jdbcDF.javaRDD();
    System.out.println(rowJavaRDD.collect());
}
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也可以把表内容输出到文件，添加以下代码

List<Row> list = rowJavaRDD.collect();
BufferedWriter bw;
bw = new BufferedWriter(new FileWriter("d:/test.txt"));
for (int j = 0; j < list.size(); j++) {
    bw.write(list.get(j).toString());
    bw.newLine();
    bw.flush();
}
bw.close();
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结果输出

 

读取 Json 文件

测试文件 testjson.json，内容如下

[{
	"name": "name1",
	"age": "1"
}, {
	"name": "name2",
	"age": "2"
}, {
	"name": "name3",
	"age": "3"
}, {
	"name": "name4",
	"age": "4"
}]
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注意：testjson.json 文件的内容不能带格式，需要进行压缩

java 代码

• createOrReplaceTempView：读取 json 数据后，创建数据表 t
• sparkSession.sql：使用 sql 对 t 进行查询，输出 age 大于 3 的数据

public void testSparkJson() {
    Dataset<Row> df = sparkSession.read().json("D:\\TEMP\\testjson.json");
    df.printSchema();

    df.createOrReplaceTempView("t");
    Dataset<Row> row = sparkSession.sql("select age,name from t where age > 3");

    JavaRDD<Row> rowJavaRDD = row.javaRDD();
    System.out.println(rowJavaRDD.collect());
}
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输出结果

 

中文输出乱码

测试文件 testcsv.csv

public void testSparkCsv() {
    String file = "D:\\TEMP\\testcsv.csv";
    JavaRDD<String> fileRDD = javaSparkContext.textFile(file);
    JavaRDD<String> wordsRDD = fileRDD.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(",")).iterator());

    //输出结果
    System.out.println(wordsRDD.collect());
}
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输出结果，发现中文乱码，可恶

原因：textFile 读取文件没有解决乱码问题，但 sparkSession.read() 却不会乱码
解决办法：获取文件方式由 textFile 改成 hadoopFile，由 hadoopFile 指定具体编码

    public void testSparkCsv() {
        String file = "D:\\TEMP\\testcsv.csv";
        String code = "gbk";
        
        JavaRDD<String> gbkRDD = javaSparkContext.hadoopFile(file, TextInputFormat.class, LongWritable.class, Text.class).map(p -> new String(p._2.getBytes(), 0, p._2.getLength(), code));
        JavaRDD<String> gbkWordsRDD = gbkRDD.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(",")).iterator());

        //输出结果
        System.out.println(gbkWordsRDD.collect());
    }
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输出结果