Step-by-Step Tutorial: Seamlessly Extract Incremental Data from MySQL to Hive with Apache Spark

2023-05-27 06:16:08

实时数据集成：从 MySQL 到 Hive 的增量数据提取

在当今快速发展的数字时代，实时数据集成对于保持竞争力和做出明智决策至关重要。Spark 是一个强大的大数据处理引擎，使我们能够将实时数据从各种来源提取到 Hive 数据仓库。本文将详细介绍如何使用 Spark 将数据从 MySQL 增量提取到 Hive 中。

前提条件和设置

前提条件：

Apache Spark 3.x 或更高版本
MySQL 连接器/J
Hive 连接器 for Spark

环境设置：

安装 Spark、MySQL 连接器/J 和 Hive 连接器 for Spark
配置 MySQL 连接详细信息
建立 Hive 连接

创建 Spark 作业

建立 Spark 会话：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MySQL to Hive Data Integration")
  .master("local[*]")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .getOrCreate()

加载必需的库：

import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery

建立与 MySQL 的连接：

val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_db")
  .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
  .option("user", "your_user")
  .option("password", "your_password")
  .option("dbtable", "your_table")
  .load()

定义 Hive 表：

spark.sql(s"CREATE TABLE IF NOT EXISTS your_hive_table LIKE jdbcDF")

流式实时数据更改

配置 MySQL 二进制日志：

SET GLOBAL binlog_format = ROW;
SET GLOBAL binlog_row_image = FULL;

创建 Spark 流式查询：

val streamingQuery: StreamingQuery = spark.readStream
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_db")
  .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
  .option("user", "your_user")
  .option("password", "your_password")
  .option("dbtable", "your_table")
  .option("rowOpType", "UPDATE")
  .load()
  .writeStream
  .format("hive")
  .option("path", "/user/hive/warehouse/your_hive_table")
  .option("saveMode", SaveMode.Append)
  .option("checkpointLocation", "/user/hive/warehouse/checkpoints")
  .outputMode("append")
  .start()