手把手入门MO | 如何使用使用 Spark 将批量数据写入 MatrixOne
Spark写入
演示视频
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Apache Spark 是一个为高效处理大规模数据而设计的分布式计算引擎。它采用分布式并行计算的方式，将数据拆分、计算、合并的任务分散到多台计算机上，从而实现了高效的数据处理和分析。
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应用场景
大规模数据处理与分析
Spark 能够处理海量数据，通过并行计算任务提高了处理效率。它广泛应用于金融、电信、医疗等领域的数据处理和分析。
流式数据处理
Spark Streaming 允许实时处理数据流，将其转化为可供分析和存储的批处理数据。这在在线广告、网络安全等实时数据分析场景中非常有用。
机器学习
Spark 提供了机器学习库（MLlib），支持多种机器学习算法和模型训练，用于推荐系统、图像识别等机器学习应用。
图计算
Spark 的图计算库（GraphX）支持多种图计算算法，适用于社交网络分析、推荐系统等图分析场景。
本篇文档将介绍两种使用 Spark 计算引擎实现批量数据写入 MatrixOne 的示例。一种示例是从 MySQL 迁移数据至 MatrixOne，另一种是将 Hive 数据写入 MatrixOne。
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前期准备
硬件环境
本次实践对于机器的硬件要求如下：
软件环境
本次实践需要安装部署以下软件环境：
已完成安装和启动 MatrixOne。
下载并安装 IntelliJ IDEA version 2022.2.1 及以上。
下载并安装 JDK 8+。
如需从 Hive 导入数据，需要安装 Hadoop 和 Hive。
下载并安装 MySQL Client 8.0.33。
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示例一
从 MySQL 迁移数据至 MatrixOne
步骤一：初始化项目
1. 启动 IDEA，点击 File > New > Project，选择 Spring Initializer，并填写以下配置参数：
Name：mo-spark-demo
Location：~\Desktop
Language：Java
Type：Maven
Group：com.example
Artiface：matrixone-spark-demo
Package name：com.matrixone.demo
JDK 1.8
2. 添加项目依赖，在项目根目录下的 pom.xml 内容编辑如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.example.mo</groupId><artifactId>mo-spark-demo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><spark.version>3.2.1</spark.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-catalyst_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.codehaus.jackson</groupId><artifactId>jackson-core-asl</artifactId><version>1.9.13</version></dependency><dependency><groupId>org.codehaus.jackson</groupId><artifactId>jackson-mapper-asl</artifactId><version>1.9.13</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.16</version></dependency></dependencies></project>
步骤二：读取 MatrixOne 数据
使用 MySQL 客户端连接 MatrixOne 后，创建演示所需的数据库以及数据表。
1. 在 MatrixOne 中创建数据库、数据表，并导入数据：
CREATE DATABASE test;USE test;CREATE TABLE `person` (`id` INT DEFAULT NULL, `name` VARCHAR(255) DEFAULT NULL, `birthday` DATE DEFAULT NULL);INSERT INTO test.person (id, name, birthday) VALUES(1, 'zhangsan', '2023-07-09'),(2, 'lisi', '2023-07-08'),(3, 'wangwu', '2023-07-12');
2. 在 IDEA 中创建 MoRead.java 类，以使用 Spark 读取 MatrixOne 数据：
package com.matrixone.spark;import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SQLContext;import org.apache.spark.sql.SparkSession;import java.util.Properties;/*** @auther MatrixOne* @desc 读取 MatrixOne 数据*/public class MoRead {// parametersprivate static String master = "local[2]";private static String appName = "mo_spark_demo";private static String srcHost = "192.168.146.10";private static Integer srcPort = 6001;private static String srcUserName = "root";private static String srcPassword = "111";private static String srcDataBase = "test";private static String srcTable = "person";public static void main(String[] args) {SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName(appName).master(master).getOrCreate();SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkSession);Properties properties = new Properties();properties.put("user", srcUserName);properties.put("password", srcPassword);Dataset<Row> dataset = sqlContext.read().jdbc("jdbc:mysql://" + srcHost + ":" + srcPort + "/" + srcDataBase,srcTable, properties);dataset.show();}}
3. 在 IDEA 中运行 MoRead.Main()，执行结果如下：
步骤三：将 MySQL 数据写入 MatrixOne
现在可以开始使用 Spark 将 MySQL 数据迁移到 MatrixOne。
1. 准备 MySQL 数据：
在 node3 上，使用 Mysql 客户端连接本地 Mysql，创建所需数据库、数据表、并插入数据：
mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uroot -prootmysql> CREATE DATABASE motest;mysql> USE motest;mysql> CREATE TABLE `person` (`id` int DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `birthday` date DEFAULT NULL);mysql> INSERT INTO motest.person (id, name, birthday) VALUES(2, 'lisi', '2023-07-09'),(3, 'wangwu', '2023-07-13'),(4, 'zhaoliu', '2023-08-08');
2. 清空 MatrixOne 表数据：
在 node3 上，使用 MySQL 客户端连接本地 MatrixOne。由于本示例继续使用前面读取 MatrixOne 数据的示例中的 test 数据库，因此我们需要首先清空 person 表的数据。
-- 在 node3 上，使用 Mysql 客户端连接 node1 的 MatrixOnemysql -h192.168.146.10 -P6001 -uroot -p111mysql> TRUNCATE TABLE test.person;
3. 在 IDEA 中编写代码：
创建 Person.java 和 Mysql2Mo.java 类，使用 Spark 读取 MySQL 数据。Mysql2Mo.java 类代码可参考如下示例：
package com.matrixone.spark;import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;import org.apache.spark.sql.*;import java.sql.SQLException;import java.util.Properties;/*** @auther MatrixOne* @desc*/public class Mysql2Mo {// parametersprivate static String master = "local[2]";private static String appName = "app_spark_demo";private static String srcHost = "127.0.0.1";private static Integer srcPort = 3306;private static String srcUserName = "root";private static String srcPassword = "root";private static String srcDataBase = "motest";private static String srcTable = "person";private static String destHost = "192.168.146.10";private static Integer destPort = 6001;private static String destUserName = "root";private static String destPassword = "111";private static String destDataBase = "test";private static String destTable = "person";public static void main(String[] args) throws SQLException {SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName(appName).master(master).getOrCreate();SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkSession);Properties connectionProperties = new Properties();connectionProperties.put("user", srcUserName);connectionProperties.put("password", srcPassword);connectionProperties.put("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver");//jdbc.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/databaseString url = "jdbc:mysql://" + srcHost + ":" + srcPort + "/" + srcDataBase + "?characterEncoding=utf-8&autoReconnect=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai";//SparkJdbc 读取表内容System.out.println("读取数据库中 person 的表内容");// 读取表中所有数据Dataset<Row> rowDataset = sqlContext.read().jdbc(url,srcTable,connectionProperties).select("*");//显示数据//rowDataset.show();//筛选 id > 2 的数据，并将 name 字段添加 spark_ 前缀Dataset<Row> dataset = rowDataset.filter("id > 2").map((MapFunction<Row, Row>) row -> RowFactory.create(row.getInt(0), "spark_" + row.getString(1), row.getDate(2)), RowEncoder.apply(rowDataset.schema()));//显示数据//dataset.show();Properties properties = new Properties();properties.put("user", destUserName);properties.put("password", destPassword);;dataset.write().mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://" + destHost + ":" + destPort + "/" + destDataBase,destTable, properties);}}
在上述代码中，执行了简单的 ETL 操作（筛选 id > 2 的数据，并在 name 字段前添加前缀 "spark_"），并将处理后的数据写入到 MatrixOne 数据库中。
步骤四：查看结果
在 MatrixOne 中执行如下 SQL 查看执行结果：
select * from test.person;+------+---------------+------------+| id | name | birthday |+------+---------------+------------+| 3 | spark_wangwu | 2023-07-12 || 4 | spark_zhaoliu | 2023-08-07 |+------+---------------+------------+2 rows in set (0.01 sec)
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示例二
将 Hive 数据导入到 MatrixOne
步骤一：初始化项目
1. 启动 IDEA，点击 File > New > Project，选择 Spring Initializer，并填写以下配置参数：
Name：mo-spark-demo
Location：~\Desktop
Language：Java
Type：Maven
Group：com.example
Artiface：matrixone-spark-demo
Package name：com.matrixone.demo
JDK 1.8
2. 添加项目依赖，在项目根目录下的 pom.xml 内容编辑如下：
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.example.mo</groupId><artifactId>mo-spark-demo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><spark.version>3.2.1</spark.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-catalyst_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>${spark.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.codehaus.jackson</groupId><artifactId>jackson-core-asl</artifactId><version>1.9.13</version></dependency><dependency><groupId>org.codehaus.jackson</groupId><artifactId>jackson-mapper-asl</artifactId><version>1.9.13</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.16</version></dependency></dependencies></project>
步骤二：准备 Hive 数据
在终端窗口中执行以下命令，创建 Hive 数据库、数据表，并插入数据：
hivehive> create database motest;hive> CREATE TABLE `users`(`id` int,`name` varchar(255),`age` int);hive> INSERT INTO motest.users (id, name, age) VALUES(1, 'zhangsan', 12),(2, 'lisi', 17),(3, 'wangwu', 19);
步骤三：创建 MatrixOne 数据表
在 node3 上，使用 MySQL 客户端连接到 node1 的 MatrixOne。然后继续使用之前创建的 "test" 数据库，并创建新的数据表 "users"。
CREATE TABLE `users` (`id` INT DEFAULT NULL,`name` VARCHAR(255) DEFAULT NULL,`age` INT DEFAULT NULL)
步骤四：拷贝配置文件
将 Hadoop 根目录下的 "etc/hadoop/core-site.xml" 和 "hdfs-site.xml" 以及 Hive 根目录下的 "conf/hive-site.xml" 这三个配置文件复制到项目的 "resource" 目录中。
步骤五：编写代码
在 IntelliJ IDEA 中创建名为 "Hive2Mo.java" 的类，用于使用 Spark 从 Hive 中读取数据并将数据写入 MatrixOne。
package com.matrixone.spark;import org.apache.spark.sql.*;import java.sql.SQLException;import java.util.Properties;/*** @auther MatrixOne* @date 2022/2/9 10:02* @desc** 1.在 hive 和 matrixone 中分别创建相应的表* 2.将 core-site.xml hdfs-site.xml 和 hive-site.xml 拷贝到 resources 目录下* 3.需要设置域名映射*/public class Hive2Mo {// parametersprivate static String master = "local[2]";private static String appName = "app_spark_demo";private static String destHost = "192.168.146.10";private static Integer destPort = 6001;private static String destUserName = "root";private static String destPassword = "111";private static String destDataBase = "test";private static String destTable = "users";public static void main(String[] args) throws SQLException {SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName(appName).master(master).enableHiveSupport().getOrCreate();//SparkJdbc 读取表内容System.out.println("读取 hive 中 person 的表内容");// 读取表中所有数据Dataset<Row> rowDataset = sparkSession.sql("select * from motest.users");//显示数据//rowDataset.show();Properties properties = new Properties();properties.put("user", destUserName);properties.put("password", destPassword);;rowDataset.write().mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://" + destHost + ":" + destPort + "/" + destDataBase,destTable, properties);}}
步骤六：查看执行结果
在 MatrixOne 中执行如下 SQL 查看执行结果：
mysql> select * from test.users;+------+----------+------+| id | name | age |+------+----------+------+| 1 | zhangsan | 12 || 2 | lisi | 17 || 3 | wangwu | 19 |+------+----------+------+3 rows in set (0.00 sec)
关于MatrixOne
MatrixOne 是一款基于云原生技术，可同时在公有云和私有云部署的多模数据库。该产品使用存算分离、读写分离、冷热分离的原创技术架构，能够在一套存储和计算系统下同时支持事务、分析、流、时序和向量等多种负载，并能够实时、按需的隔离或共享存储和计算资源。 云原生数据库MatrixOne能够帮助用户大幅简化日益复杂的IT架构，提供极简、极灵活、高性价比和高性能的数据服务。
MatrixOne企业版和MatrixOne云服务自发布以来，已经在互联网、金融、能源、制造、教育、医疗等多个行业得到应用。得益于其独特的架构设计，用户可以降低多达70%的硬件和运维成本，增加3-5倍的开发效率，同时更加灵活的响应市场需求变化和更加高效的抓住创新机会。在相同硬件投入时，MatrixOne可获得数倍以上的性能提升。
MatrixOne秉持开源开放、生态共建的理念，核心代码全部开源，全面兼容MySQL协议，并与合作伙伴打造了多个端到端解决方案，大幅降低用户的迁移