背景介绍:
今天接到老板分配的一个小任务:开发一个程序,实现从数据库中抽取数据并生成报表(这是我们数据库审计平台准备上线的一个功能)。既然是要生成报表,那么首先得有数据,于是便想到从该业务系统的测试环境抽取业务表的数据,然后装载至自己云主机上的Mysql中。
本来以为只要"select ...into outfile"和"load data infile..."两个命令就可以搞定的,可是还是出了意外。测试环境导出的
txt文件在云主机load时,报了"Row 1 doesn't contain data for all columns"这样的warning,表中的数据自然也是凌乱且不完整的。
仔细分析,感觉可能是两个方面出了问题:
1.由于测试环境的网段是隔离的,所以为了拿到"select ...into outfile"时生成的数据,我是打开CRT的日志,然后执行
"cat xxx.txt",变相地将数据获取到了本地,然后上传至云主机的;
2.测试环境的Mysql和云主机上Mysql的小版本不一致。
这两个问题看似都没法解决,现在只有文本文件,怎么办?使用Spark不就得了!
之前也写过一篇使用Spark分析Mysql慢日志的博文,自己对Spark core的各种算子比较熟悉,所以决定试一试。

实战演练:
表结构如下:

mysql> desc claims_case_loss_document;
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field         | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id            | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| case_id       | varchar(22) | NO   |     | NULL    |                |
| case_times    | varchar(2)  | NO   |     | NULL    |                |
| document_list | text        | NO   |     | NULL    |                |
| create_time   | timestamp   | YES  |     | NULL    |                |
| update_time   | timestamp   | YES  |     | NULL    |                |
+---------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
6 rows in set (0.00 sec)

文本结构如下:

1147    90100002700021437455    1       100100_收款方账户信息;001003_事故证明;001001_驾驶证;100000_收款方×××明;001002_索赔申请书     2017-11-16 12:08:08     2017-11-16 12:08:08

观察文本结构可知,每个字段间都有数个空格,而且两两字段间的空格数并不一致,所以得先使用Spark core将文本中字段提取出来,以便后续插入。
闲话少说,直接上程序!(以下程序均使用scala在eclipse ide for scala中编写和执行)

package cn.spark.study.sql

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import java.sql.DriverManager

object insert2Mysql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val t1=System.nanoTime()
    val conf = new SparkConf()
        .setAppName("insert2Mysql")
        .setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //textFile方法只能读取字符集为utf-8的文件,否则中文会乱码。windows下,将文件另存为时,可以选择utf-8字符集
    //也可在代码中实施转换,但比较繁琐
    val lines = sc.textFile("D://Users//GAOZHONGZHENG186//Desktop//text001.txt", 1);
    val words = lines.map { line => line.split(" ") }
    val wordsNotNull = words.map{ word =>
                       val wordArray_raw = new ArrayBuffer[String]()
                       val wordArray = new ArrayBuffer[String]()
                       for(i<-0 until word.length){
                         if (word(i)!=""){
                           wordArray_raw+=word(i)
                         }
                       }
                       for(i<-0 until wordArray_raw.length-4){
                         wordArray+=wordArray_raw(i)
                       }
                       wordArray+=wordArray_raw(4)+" "+wordArray_raw(5)
                       wordArray+=wordArray_raw(6)+" "+wordArray_raw(7)
                       wordArray
                      }

    wordsNotNull.foreach { word =>
                           Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
                           val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://10.25.80.7:3306/db1", "root", "123456")
                           try {
                                val statement = conn.createStatement()
                                val sql="insert into claims_case_loss_document values ("+
                                        word(0)+","+
                                        "'"+word(1)+"'"+","+
                                        "'"+word(2)+"'"+","+
                                        "'"+word(3)+"'"+","+
                                        "'"+word(4)+"'"+","+
                                        "'"+word(5)+"'"+")"
                                //执行插入
                                //println(sql)
                                statement.executeUpdate(sql)
                                } catch{
                                        case e:Exception =>e.printStackTrace
                                       }
                                  finally {
                                          conn.close
                                          }
                         }
    val t2=System.nanoTime()
        //打印程序运行时间
    println((t2-t1)/1000000000 +"s")
  }
}

在插入的过程中,第一条记录总是会报错(后续语句插入正常),将eclipse中打印出的报错的insert语句手工粘贴至mysql执行时,仍报相同错误:
急中生智~利用Spark core完成"ETL"!
从报错看是遇到了bug,并且1147这个值有问题,将相邻语句放入Notepad对比:
急中生智~利用Spark core完成"ETL"!
从图中可看出,1147的千位上的1确实发生了异常改变,而第二条语句中的1148是正常的,猜测可能是某个未知bug导致了第一条记录发生了异常改变。这个猜测在后续得到了证实:当把1147所在行从文本中删除后(此时1148所在行为第一条记录),1148所在行也报出同样的错误,而后续语句均可正常插入。
由于数据是作分析用的,所以丢失一条无伤大雅,而且这个bug实在诡异,这里就不再深究了。

细心的童鞋在看了代码后应该会问:数据插入的效率如何?实不相瞒,效率很差!5000条的数据足足用了近半个小时,即使是在这样的OLAP场景下,这样的效率也是不可容忍的!
仔细研究代码可发现,在对RDD调用foreach方法进行插入的时候,每一条记录都要创建一个连接,并且每一次insert都会在Mysql中触发一次commit操作(autocommit参数默认是打开的),这些都是很消耗资源的操作,插入效率自然很差。
发现这些问题后,针对代码进行了修改:

package cn.spark.study.sql

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import java.sql.DriverManager
import scala.collection.mutable.ArrayBuffer

object insert2Mysql {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
    val t1=System.nanoTime()
    val conf = new SparkConf()
        .setAppName("insert2Mysql")
        .setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //textFile方法只能读取字符集为utf-8的文件,否则中文会乱码。windows下,将文件另存为时,可以选择utf-8字符集
    //也可在代码中实施转换,但比较繁琐
    val lines = sc.textFile("D://Users//GAOZHONGZHENG186//Desktop//text01.txt", 1);
    val words = lines.map { line => line.split(" ") }
    val wordsNotNull = words.map{ word =>
                       val wordArray_raw = new ArrayBuffer[String]()
                       val wordArray = new ArrayBuffer[String]()
                       for(i<-0 until word.length){
                         if (word(i)!=""){
                           wordArray_raw+=word(i)
                         }
                       }
                       for(i<-0 until wordArray_raw.length-4){
                         wordArray+=wordArray_raw(i)
                       }
                       wordArray+=wordArray_raw(4)+" "+wordArray_raw(5)
                       wordArray+=wordArray_raw(6)+" "+wordArray_raw(7)
                       wordArray
                      }

    val sqlRDD=wordsNotNull.map{ word =>  
                                    val sql="insert into claims_case_loss_document values ("+
                                             word(0)+","+
                                             "'"+word(1)+"'"+","+
                                             "'"+word(2)+"'"+","+
                                             "'"+word(3)+"'"+","+
                                             "'"+word(4)+"'"+","+
                                             "'"+word(5)+"'"+")"
                                    sql
                                  }

    val sqlArray=sqlRDD.toArray()

    //加载驱动
    Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver") 
    val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://10.25.80.7:3306/db1", "root", "123456")                               
    try {
        conn.setAutoCommit(false)
        val statement = conn.createStatement() 
        //这里有bug,处理出来的第一行格式都会报ERROR 1054 (42S22): Unknown column '1147' in 'field list'
        //为了避免程序跳出循环,所以循环从1开始,即从第2条开始插入
        for(i<-1 until sqlArray.length){
           //执行插入
          println(sqlArray(i))
          statement.executeUpdate(sqlArray(i))
          }
        conn.commit()
        } 
    catch{
          case e:Exception =>e.printStackTrace
          }   
    finally{
            conn.close
            }

    val t2=System.nanoTime()
    println((t2-t1)/1000000000 +"s")
  }
}

修改后的代码规避了上述缺陷,在同样插入5000条数据的情况下,只用了221s!效率大大提升!
到Mysql验证数据:

mysql> select count(*) from claims_case_loss_document;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|     4999 |  --插入时跳过了第一条,所以为4999条
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from claims_case_loss_document limit 1\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1148
      case_id: 90100002700021437450
   case_times: 1
document_list: 100100_收款方账户信息;001003_事故证明;001001_驾驶证;100000_收款方×××明;001002_索赔申请书
  create_time: 2017-11-16 12:08:08
  update_time: 2017-11-16 12:08:08
1 row in set (0.00 sec)

至此,问题圆满解决!整个过程和数据仓库领域的ETL很接近,抽取-转换-装载,三个环节都有涉及,只是没有使用
kettle之类的工具罢了。

总结:
在大数据时代,DBA应该积极做出改变,掌握一定开发技能,以便更好地适应时代变化,切不可固守自己的一亩三分地!

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数据库审计平台是我们分组历时两年打造的产品,可用于Mysql、Oracle、Postgres等多种数据库,具备以下核心工能:
1.审计违规sql,前端一键生成报告
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