文章目录
前言
一、读题分析
二、使用步骤
1.导入配置文件到pom.xml
2.代码部分
三、重难点分析
总结
前言
本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项赛题-离线数据处理-数据抽取（其他暂不透露）
题目：编写Scala代码，使用Spark将MySQL的shtd_industry库中表EnvironmentData，ChangeRecord，BaseMachine，MachineData,ProduceRecord全量抽取到Hive的ods库（需自建）中对应表environmentdata，changerecord，basemachine， machinedata， producerecord中。
以下面题目为例：
抽取MySQL的shtd_industry库中EnvironmentData表的全量数据进入Hive的ods库中表environmentdata，字段排序、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。并在hive cli执行show partitions ods.environmentdata命令，将结果截图粘贴至对应报告中；
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写）
一、读题分析
涉及组件：Spark，Mysql，Hive
涉及知识点：
Spark读取数据库数据DataFrameAPI的使用（重点）Spark写入数据库数据Hive数据库的基本操作
二、使用步骤
1.导入配置文件到pom.xml
2.代码部分
由于不是很难，直接上代码，代码如下（示例）：
package A.offlineDataProcessing.shtd_industry.task1_dataExtraction
import org.apache.spark.sql.functions.lit
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Calendar, Properties}
object SparkToMysqlToHive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建Spark对象会话
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MySQL to Hive")
.master("spark://bigdata1:7077")
.enableHiveSupport().getOrCreate()
// 连接MySQL数据库并设置属性
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://bigdata1:3306/shtd_industry"
val table = "EnvironmentData"
val properties = new Properties
properties.put("user", "root")
properties.put("password", "123456")
// Read data from MySQL
val df: DataFrame = spark.read.jdbc(jdbcUrl, table, properties)
println("-------------------自定义操作-------------------------")
// Add partition column
val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
// 第一个getTime返回的是一个 Date 对象
// 第二个 getTime 方法返回的是一个整数值，表示此 Date 对象表示的时间距离标准基准时间（1970年1月1日00:00:00 GMT）的毫秒数。
val yesterday = dateFormat.format(Calendar.getInstance().getTime.getTime - 24 * 60 * 60 * 1000)
//对MySQL来的数据进行withCoulum操作，有就修改，没有就添加
val dfWithPartition: DataFrame = df.withColumn("etldate", lit(yesterday))
println("-------------------写入数据-------------------------")
// Write data to Hive
// mode模式为覆盖，还有append为追加
// partitionBy 根据指定列进行分区
// saveAsTable保存表
dfWithPartition.write.mode("overwrite")
.partitionBy("etldate")
.saveAsTable("ods.environmentdata")
}
}
hive数据库相关的操作在这不做演示
三、重难点分析
没有难点，主要涉及能否自定义函数完成任务需求
val dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
// 第一个getTime返回的是一个 Date 对象
// 第二个 getTime 方法返回的是一个整数值，表示此 Date 对象表示的时间距离标准基准时间（1970年1月1日00:00:00 GMT）的毫秒数。
val yesterday = dateFormat.format(Calendar.getInstance().getTime.getTime - 24 * 60 * 60 * 1000)
//对MySQL来的数据进行withCoulum操作，有就修改，没有就添加
val dfWithPartition: DataFrame = df.withColumn("etldate", lit(yesterday))
总结
本文仅仅介绍了Spark读取MySQL的数据到hive数据库的操作，spark提供了许多方法，我们不必写SQL语法就可以直接对数据进行操作，还是很方便的，并且难度也不高（比flink简单）。
如转载请标明出处
相关链接
您阅读本篇文章共花了：
发表评论