Spark jdbc postgresql数据库连接和写入操作源码解读

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
简介: 概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行。整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据。(完整项目源码G

概述:Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读,详细记录了SparkSQL对数据库的操作,通过java程序,在本地开发和运行。整体为,Spark建立数据库连接,读取数据,将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。

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1.首先在postgreSQL中创建一张测试表,并插入数据。(完整项目源码Github)

1.1. 在postgreSQL中的postgres用户下,创建 products

CREATE TABLE products (
    product_no integer,
    name text,
    price numeric
);

1.2. 在 products 插入数据

INSERT INTO products (product_no, name, price) VALUES
    (1, 'Cheese', 9.99),
    (2, 'Bread', 1.99),
    (3, 'Milk', 2.99);

查看数据库写入结果。

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2.编写SPARK程序。(完整项目源码Github

2.1.读取Postgresql某一张表的数据为DataFrame(完整项目源码Github

SparkPostgresqlJdbc.java
Properties connectionProperties = new Properties();


//增加数据库的用户名(user)密码(password),指定postgresql驱动(driver)
connectionProperties.put("user","postgres");
connectionProperties.put("password","123456");
connectionProperties.put("driver","org.postgresql.Driver");

//SparkJdbc读取Postgresql的products表内容
Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
        .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","products",connectionProperties).select("name","price");

//显示jdbcDF数据内容
jdbcDF.show();

2.2.写入Postgresql某张表中

//将jdbcDF数据新建并写入newproducts,append模式是连接模式,默认的是"error"模式。
jdbcDF.write().mode("append")
        .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","newproducts",connectionProperties);

3.运行程序,并查看结果(如果在IDEA中开发不熟练,可以看我另一篇博文spark (java API) 在Intellij IDEA中开发并运行)。

3.1.直接在intellij IDEA(社区版)中运行。

a.在运行按钮的“Edit Configeration”中的VM option中添加“-Dspark.master=local”

这里写图片描述

3.2.在终端(Terminal)中运行。

/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
  --class "SparkPostgresqlJdbc" \
  --master local[4] \
  --driver-class-path /home/xiaolei/.m2/repository/org/postgresql/postgresql/9.4.1212/postgresql-9.4.1212.jar \
  target/SparkPostgresqlJdbc-1.0-SNAPSHOT.jar

其中 --driver-class-path 指定下载的postgresql JDBC数据
库驱动路径,命令执行要在项目的根目录中(/home/xiaolei/Data/GS/Spark/SparkPostgresqlJdbc)。

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查看Spark写入数据库中的数据

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4.以下为项目中主要源码(完整项目源码Github):

4.1.项目配置源码pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>wangxiaolei</groupId>
    <artifactId>SparkPostgresqlJdbc</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <dependencies>
        <dependency> <!-- Spark dependency -->
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.postgresql</groupId>
            <artifactId>postgresql</artifactId>
            <version>9.4.1212</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

4.2.java源码SparkPostgresqlJdbc.java

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import java.util.Properties;

/**
 * MIT.
 * Author: wangxiaolei(王小雷).
 * Date:17-2-9.
 * Project:SparkPostgresqlJdbc.
 */
public class SparkPostgresqlJdbc {
    public static void main (String[] args) {

        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                .appName("SparkPostgresqlJdbc")
                .config("spark.some.config.option","some-value")
                .getOrCreate();
    //启动runSparkPostgresqlJdbc程序
        runSparkPostgresqlJdbc(spark);

        spark.stop();

    }

    private static void runSparkPostgresqlJdbc(SparkSession spark){
        //new一个属性
        System.out.println("确保数据库已经开启,并创建了products表和插入了数据");
        Properties connectionProperties = new Properties();


        //增加数据库的用户名(user)密码(password),指定postgresql驱动(driver)
        System.out.println("增加数据库的用户名(user)密码(password),指定postgresql驱动(driver)");
        connectionProperties.put("user","postgres");
        connectionProperties.put("password","123456");
        connectionProperties.put("driver","org.postgresql.Driver");



        //SparkJdbc读取Postgresql的products表内容
        System.out.println("SparkJdbc读取Postgresql的products表内容");
        Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
                .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","products",connectionProperties).select("name","price");
        //显示jdbcDF数据内容
        jdbcDF.show();



        //将jdbcDF数据新建并写入newproducts,append模式是连接模式,默认的是"error"模式。
        jdbcDF.write().mode("append")
                .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","newproducts",connectionProperties);

    }
}

完整项目源码Github

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