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Spark + ODPS__Spark_开发人员指南_E-MapReduce-阿里云

Spark + MaxCompute

Spark 接入 MaxCompute

本章节将介绍如何使用E-MapReduce SDK在Spark中完成一次MaxCompute数据的读写操作。

1. 初始化一个OdpsOps对象。在 Spark 中，MaxCompute的数据操作通过OdpsOps类完成，请参照如下步骤创建一个OdpsOps对象：

        import com.aliyun.odps.TableSchema
        import com.aliyun.odps.data.Record
        import org.apache.spark.aliyun.odps.OdpsOps
        import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
        object Sample {
          def main(args: Array[String]): Unit = {    
            // == Step-1 ==
            val accessKeyId = "<accessKeyId>"
            val accessKeySecret = "<accessKeySecret>"
            // 以内网地址为例
            val urls = Seq("https://odps-ext.aliyun-inc.com/api", "https://dt-ext.odps.aliyun-inc.com") 
            val conf = new SparkConf().setAppName("Test Odps")
            val sc = new SparkContext(conf)
            val odpsOps = OdpsOps(sc, accessKeyId, accessKeySecret, urls(0), urls(1))
            // 下面是一些调用代码
            // == Step-2 ==
            ...
            // == Step-3 ==
            ...
          }
          // == Step-2 ==
          // 方法定义1
          // == Step-3 ==
          // 方法定义2
        ｝

2. 从MaxCompute中加载表数据到Spark中。通过OdpsOps对象的readTable方法，可以将MaxCompute中的表加载到Spark中，即生成一个RDD，如下所示：

            // == Step-2 ==
            val project = <odps-project>
            val table = <odps-table>
            val numPartitions = 2
            val inputData = odpsOps.readTable(project, table, read, numPartitions)
            inputData.top(10).foreach(println)
            // == Step-3 ==
            ...

   在上面的代码中，您还需要定义一个read函数，用来解析和预处理MaxCompute表数据，如下所示：

            def read(record: Record, schema: TableSchema): String = {
              record.getString(0)
            }

   这个函数的含义是将MaxCompute表的第一列加载到Spark运行环境中。

3. 将 Spark 中的结果数据保存到MaxCompute表中。通过OdpsOps对象的saveToTable方法，可以将Spark RDD持久化到MaxCompute中。

            val resultData = inputData.map(e => s"$e has been processed.")
            odpsOps.saveToTable(project, table, dataRDD, write)

   在上面的代码中，您还需要定义一个write函数，用作写MaxCompute表前数据预处理，如下所示：

            def write(s: String, emptyReord: Record, schema: TableSchema): Unit = {
              val r = emptyReord
              r.set(0, s)
            }

   这个函数的含义是将RDD的每一行数据写到对应MaxCompute表的第一列中。

4. 分区表参数写法说明

SDK支持对MaxCompute分区表的读写，这里分区名的写法标准是：分区列名=分区名，多个分区时以逗号分隔，例如有分区列pt和ps：