dataframe左连接 spark spark dataframe foreach

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mob64ca140b0bc8 2023-09-28 10:58:18

文章标签 dataframe左连接 spark spark java foreach java sql scala 文章分类 Spark 大数据

Spark已更新至2.x，DataFrame归DataSet管了，因此API也相应统一。本文不再适用2.0.0及以上版本。

DataFrame原生支持直接输出到JDBC，但如果目标表有自增字段(比如id)，那么DataFrame就不能直接进行写入了。因为DataFrame.write().jdbc()要求DataFrame的schema与目标表的表结构必须完全一致(甚至字段顺序都要一致)，否则会抛异常，当然，如果你SaveMode选择了Overwrite，那么Spark删除你原有的表，然后根据DataFrame的Schema生成一个。。。。字段类型会非常非常奇葩。。。。

于是我们只能通过DataFrame.collect()，把整个DataFrame转成List到Driver上，然后通过原生的JDBC方法进行写入。但是如果DataFrame体积过于庞大，很容易导致Driver OOM(特别是我们一般不会给Driver配置过高的内存)。这个问题真的很让人纠结。

翻看Spark的JDBC源码，发现实际上是通过foreachPartition方法，在DataFrame每一个分区中，对每个Row的数据进行JDBC插入，那么为什么我们就不能直接用呢？

Spark JdbcUtils.scala部分源码：

def saveTable(df: DataFrame,url: String,table: String,properties: Properties = new Properties()) {
val dialect = JdbcDialects.get(url)
val nullTypes: Array[Int] = df.schema.fields.map { field =>
dialect.getJDBCType(field.dataType).map(_.jdbcNullType).getOrElse(
field.dataType match {
case IntegerType => java.sql.Types.INTEGER
case LongType => java.sql.Types.BIGINT
case DoubleType => java.sql.Types.DOUBLE
case FloatType => java.sql.Types.REAL
case ShortType => java.sql.Types.INTEGER
case ByteType => java.sql.Types.INTEGER
case BooleanType => java.sql.Types.BIT
case StringType => java.sql.Types.CLOB
case BinaryType => java.sql.Types.BLOB
case TimestampType => java.sql.Types.TIMESTAMP
case DateType => java.sql.Types.DATE
case t: DecimalType => java.sql.Types.DECIMAL
case _ => throw new IllegalArgumentException(
s"Can't translate null value for field $field")
})
}
val rddSchema = df.schema
val driver: String = DriverRegistry.getDriverClassName(url)
val getConnection: () => Connection = JDBCRDD.getConnector(driver, url, properties)
// ****************** here ******************
df.foreachPartition { iterator =>
savePartition(getConnection, table, iterator, rddSchema, nullTypes)
}
}

嗯。。。既然Scala能实现，那么作为他的爸爸，Java也应该能玩！

我们看看foreachPartition的方法原型：

def foreachPartition(f: Iterator[Row] => Unit)

又是函数式语言最爱的匿名函数。。。非常讨厌写lambda，所以我们还是实现个匿名类吧。要实现的抽象类为：

scala.runtime.AbstractFunction1,BoxedUnit> 两个模板参数，第一个很直观，就是Row的迭代器,作为函数的参数。第二个BoxedUnit，是函数的返回值。不熟悉Scala的可能会很困惑，其实这就是Scala的void。由于Scala函数式编程的特性，代码块的末尾必须返回点什么，于是他们就搞出了个unit来代替本应什么都没有的void(解释得可能不是很准确，我是这么理解的)。对于Java而言，我们可以直接使用BoxedUnit.UNIT，来得到这个“什么都没有”的东西。

来玩耍一下吧！

df.foreachPartition(new AbstractFunction1, BoxedUnit>() {
@Override
public BoxedUnit apply(Iterator it) {
while (it.hasNext()){
System.out.println(it.next().toString());
}
return BoxedUnit.UNIT;
}
});

嗯，maven complete一下，spark-submit看看~

好勒~抛异常了

org.apache.spark.SparkException: Task not serializable

Task不能被序列化

嗯哼，想想之前实现UDF的时候，UDF1/2/3/4...各接口，都extends Serializable，也就是说，在Spark运行期间，Driver会把UDF接口实现类序列化，并在Executor中反序列化，执行call方法。。。这就不难理解了，我们foreachPartition丢进去的类，也应该implements Serializable。这样，我们就得自己搞一个继承AbstractFunction1, BoxedUnit>，又实现Serializable的抽象类，给我们这些匿名类去实现！

import org.apache.spark.sql.Row;
import scala.runtime.AbstractFunction1;
import scala.runtime.BoxedUnit;
import java.io.Serializable;
public abstract class JavaForeachPartitionFunc extends AbstractFunction1, BoxedUnit> implements Serializable {
}

可是每次都要return BoxedUnit.UNIT 搞得太别扭了，没一点Java的风格。

import org.apache.spark.sql.Row;
import scala.collection.Iterator;
import scala.runtime.AbstractFunction1;
import scala.runtime.BoxedUnit;
import java.io.Serializable;
public abstract class JavaForeachPartitionFunc extends AbstractFunction1, BoxedUnit> implements Serializable {
@Override
public BoxedUnit apply(Iterator it) {
call(it);
return BoxedUnit.UNIT;
}
public abstract void call(Iterator it);
}

于是我们可以直接Override call方法，就可以用满满Java Style的代码去玩耍了！

df.foreachPartition(new JavaForeachPartitionFunc() {
@Override
public void call(Iterator it) {
while (it.hasNext()){
System.out.println(it.next().toString());
}
}
});

注意！我们实现的匿名类的方法，实际上是在executor上执行的，所以println是输出到executor机器的stdout上。这个我们可以通过Spark的web ui，点击具体Application的Executor页面去查看(调试用的虚拟机集群，手扶拖拉机一样的配置，别吐槽了~)

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