eclipse开发spark的详细过程
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一、搭建环境
eclispe安装scala-ide插件
二、读取es和MySQL
首先添加pom:
4.0.0 test test 0.0.1-SNAPSHOT spark 2.11.8 2.2.0 2.11 18.0 junit junit 3.8.1 test org.apache.spark spark-core_${spark.artifactId.version} ${spark.version} org.apache.spark spark-sql_${spark.artifactId.version} ${spark.version} org.scala-lang scala-compiler ${scala.version} provided com.alibaba fastjson 1.2.29 org.elasticsearch elasticsearch-spark-20_${spark.artifactId.version} 6.2.0 compile log4j-over-slf4j org.slf4j mysql mysql-connector-java 5.1.6 org.scala-lang scala-library ${scala.version} org.slf4j slf4j-api 1.6.4 org.slf4j slf4j-log4j12 1.7.25 org.apache.maven.plugins maven-compiler-plugin 3.6.1 1.8 net.alchim31.maven scala-maven-plugin 3.2.2 org.apache.maven.plugins maven-jar-plugin 3.0.2 true lib/ spark.example.Main org.apache.maven.plugins maven-dependency-plugin 3.0.0 package copy-dependencies ${project.build.directory}/lib
然后写主函数:
package test import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.Dataset import java.util.Properties object querySql { def main(args: Array[String]): Unit = { // 读取mysql数据: val spark = SparkSession.builder().appName("Java Spark MYSQL basic example") .master("local") .config("es.nodes", "127.0.0.1") .config("es.port", "9200") .config("es.mapping.date.rich", "false") //不解析日期类型 .getOrCreate() val url = "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8" val table = "sys_user"; val props = new Properties() props.setProperty("dbtable", table) // 设置表 props.setProperty("user", "root") // 设置用户名 props.setProperty("password", "123456") // 设置密码 // val df = spark.read.jdbc(url, table, props) // df.show() //添加筛选条件 // val filter = df.filter(col("TABLE_ID").gt("10")); // System.out.println("mysql count:" + filter.count()); val esRows = spark.read.format("org.elasticsearch.spark.sql").load("visitlog/_doc") // esRows.show() esRows.createOrReplaceGlobalTempView("table1"); // val subDf = spark.sql("SELECT userId,ip,createTime,createTime2 FROM global_temp.table1") val subDf = spark.sql("SELECT userId,count(userId) FROM global_temp.table1 group by userId") subDf.show(); spark.close(); } }
三、打包执行
打包命令:mvn clean scala:compile package
执行命令:java -Djava.ext.dirs=lib -cp test-0.0.1-SNAPSHOT.jar test.querySql
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