StreamingPro 支持类SQL DSL

2023年7月9日 322次阅读 来源: 祝威廉

前言

受spark sql在喜马拉雅的使用之xql 这篇文章影响，我发现类似下面这种语法是极好的：

//加载mysql表
load jdbc.`mysql1.tb_v_user` as mysql_tb_user;
//处理后映射成spark临时表
select * from mysql_tb_user limit 100 as result_csv;
//保存到文件里
save result_csv as csv.`/tmp/todd/csv_test`;
//加载文件
load csv.`/tmp/todd/csv_test` as csv_input;
//处理文件
select * from csv_input limit 10 as csv_input_result;
//再次保存结果，并且设置分区字段
save csv_input_result as json.`/tmp/todd/result_json` partitionBy uid;

核心是load,select,save 三个语法动作。这个用来做ETL会更加方便。而且和Spark SQL Server 结合，会显得更有优势，不用每次启动向Yarn申请资源。所以这里也仿照了一套。

感受新语法

需要自己编译一个新版本，具体参看： https://github.com/allwefantasy/streamingpro/blob/master/README-CN.md

先启动一个StreamingPro Rest Server:

准备一个只包含

{}

的query.json的文件（名字可以任意），然后按如下的方式启动即可：

SHome=/Users/allwefantasy/streamingpro

./bin/spark-submit   --class streaming.core.StreamingApp \
--master local[2] \
--name sql-interactive \
$SHome/streamingpro-spark-2.0-0.4.15-SNAPSHOT.jar    \
-streaming.name sql-interactive    \
-streaming.job.file.path file://$SHome/query.json \
-streaming.platform spark   \
-streaming.rest true   \
-streaming.driver.port 9003   \
-streaming.spark.service true \
-streaming.thrift true \
-streaming.enableHiveSupport true

我们先看下脚本：

//链接一个mysql 数据库,并且将该库注册为db1
connect jdbc 
     where 
    driver="com.mysql.jdbc.Driver"
    and url="jdbc:mysql://127.0.0.1/alarm_test?characterEncoding=utf8"
    and user="root"
    and password="****"
    as db1;
//加载t_report表为tr
load jdbc.`db1.t_report` as tr;
// 把tr表处理完成后映射成new_tr表
select * from tr  as new_tr;
//保存到/tmp/todd目录下，并且格式为json
save new_tr as json.`/tmp/todd`;

为此，StreamingPro新添加了一个接口/run/script,专门为了执行脚本

curl --request POST \
  --url http://127.0.0.1:9003/run/script \
  --data 'sql=上面的脚本内容'

我建议用PostMan之类的工具做测试。之后用/run/sql来查看结果

curl --request POST \
  --url http://127.0.0.1:9003/run/sql \
  --data 'sql=select * from  json.`/tmp/todd`'
    原文作者：祝威廉
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/b580ce1ed822
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