Spring Boot 开发 Spark 任务提交平台
引言
在大数据时代，Apache Spark 成为处理大规模数据的重要工具。为了提高数据处理的效率，我们可以通过一个任务提交平台来管理 Spark 任务的提交、监控及结果处理。本文将介绍如何使用 Spring Boot 构建一个简单的 Spark 任务提交平台，并提供代码示例。
系统 Architecture
我们将构建一个简化的系统架构，其中包括以下模块：
- Spring Boot 应用：用于处理用户请求以及管理 Spark 任务的提交。
- Spark 集群：用于执行实际的 Spark 任务。
- 数据库：用于存储用户提交的任务信息和执行结果。
类图
下面是系统的类图，通过 Mermaid 语法表示：
classDiagram
class SparkJob {
+String jobId
+String jobName
+String jobStatus
+submit()
+monitor()
}
class JobController {
+submitJob(SparkJob job)
+getJobStatus(String jobId)
}
class JobService {
+SparkJob createJob(String jobName)
+void saveJob(SparkJob job)
+SparkJob findJob(String jobId)
}
class ResultRepository {
+void saveResult(String jobId, String result)
+String findResult(String jobId)
}
JobController --> JobService
JobService --> SparkJob
JobService --> ResultRepository
技术栈
本项目将使用以下技术栈：
- Spring Boot：用于开发 RESTful 服务。
- Apache Spark：数据处理框架。
- H2 Database：作为内存数据库，用于存储任务信息。
Maven 依赖
在 pom.xml 文件中添加以下依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.h2database</groupId>
<artifactId>h2</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.0.1</version>
</dependency>
</dependencies>
代码实现
任务模型
首先，我们定义一个 Spark 任务的模型类 SparkJob：
@Entity
public class SparkJob {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long jobId;
private String jobName;
private String jobStatus;
// getters and setters
}
Job 控制器
接下来，编写一个控制器 JobController 用于处理用户请求：
@RestController
@RequestMapping("/api/jobs")
public class JobController {
@Autowired
private JobService jobService;
@PostMapping("/submit")
public ResponseEntity<SparkJob> submitJob(@RequestBody String jobName) {
SparkJob job = jobService.createJob(jobName);
return ResponseEntity.ok(job);
}
@GetMapping("/{jobId}/status")
public ResponseEntity<String> getJobStatus(@PathVariable Long jobId) {
String status = jobService.findJob(jobId).getJobStatus();
return ResponseEntity.ok(status);
}
}
Job 服务
JobService类用于处理任务创建和存储：
@Service
public class JobService {
@Autowired
private JobRepository jobRepository;
public SparkJob createJob(String jobName) {
SparkJob job = new SparkJob();
job.setJobName(jobName);
job.setJobStatus("SUBMITTED");
saveJob(job);
submitToSpark(job);
return job;
}
public void saveJob(SparkJob job) {
jobRepository.save(job);
}
public SparkJob findJob(Long jobId) {
return jobRepository.findById(jobId).orElse(null);
}
private void submitToSpark(SparkJob job) {
// Mock submitting job to Spark cluster
job.setJobStatus("RUNNING");
// 模拟 Spark 提交逻辑
// 然后在任务结束时更新任务状态
job.setJobStatus("COMPLETED");
}
}
数据库配置
在 application.properties 文件中配置 H2 数据库：
spring.h2.console.enabled=true
spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:testdb
spring.datasource.driverClassName=org.h2.Driver
spring.datasource.username=sa
spring.datasource.password=
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=create
结尾
通过以上步骤，我们成功地建设了一个简单的 Spark 任务提交平台。用户可以通过 REST API 提交 Spark 任务并查询任务状态。虽然这只是一个基础的示例，但它展示了 Spring Boot 与 Spark 的结合能够高效地处理大数据任务的强大能力。接下来，您可以在此基础上扩展更多功能，如调度、任务日志记录等，以构建更复杂的任务管理平台。
