Spark Doris Connector
Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 中存储的数据。
- 当前版本只支持从
Doris
中读取数据。 - 可以将
Doris
表映射为DataFrame
或者RDD
,推荐使用DataFrame
。 - 支持在
Doris
端完成数据过滤,减少数据传输量。
版本兼容
Connector | Spark | Doris | Java | Scala |
---|---|---|---|---|
1.0.0 | 2.x | 0.12+ | 8 | 2.11 |
编译与安装
在 extension/spark-doris-connector/
源码目录下执行:
sh build.sh
编译成功后,会在 output/
目录下生成文件 doris-spark-1.0.0-SNAPSHOT.jar
。将此文件复制到 Spark
的 ClassPath
中即可使用 Spark-Doris-Connector
。例如,Local
模式运行的 Spark
,将此文件放入 jars/
文件夹下。Yarn
集群模式运行的Spark
,则将此文件放入预部署包中。
使用示例
SQL
CREATE TEMPORARY VIEW spark_doris
USING doris
OPTIONS(
"table.identifier"="$YOUR_DORIS_DATABASE_NAME.$YOUR_DORIS_TABLE_NAME",
"fenodes"="$YOUR_DORIS_FE_HOSTNAME:$YOUR_DORIS_FE_RESFUL_PORT",
"user"="$YOUR_DORIS_USERNAME",
"password"="$YOUR_DORIS_PASSWORD"
);
SELECT * FROM spark_doris;
DataFrame
val dorisSparkDF = spark.read.format("doris")
.option("doris.table.identifier", "$YOUR_DORIS_DATABASE_NAME.$YOUR_DORIS_TABLE_NAME")
.option("doris.fenodes", "$YOUR_DORIS_FE_HOSTNAME:$YOUR_DORIS_FE_RESFUL_PORT")
.option("user", "$YOUR_DORIS_USERNAME")
.option("password", "$YOUR_DORIS_PASSWORD")
.load()
dorisSparkDF.show(5)
RDD
import org.apache.doris.spark._
val dorisSparkRDD = sc.dorisRDD(
tableIdentifier = Some("$YOUR_DORIS_DATABASE_NAME.$YOUR_DORIS_TABLE_NAME"),
cfg = Some(Map(
"doris.fenodes" -> "$YOUR_DORIS_FE_HOSTNAME:$YOUR_DORIS_FE_RESFUL_PORT",
"doris.request.auth.user" -> "$YOUR_DORIS_USERNAME",
"doris.request.auth.password" -> "$YOUR_DORIS_PASSWORD"
))
)
dorisSparkRDD.collect()
配置
通用配置项
Key | Default Value | Comment |
---|---|---|
doris.fenodes | — | Doris FE http 地址,支持多个地址,使用逗号分隔 |
doris.table.identifier | — | Doris 表名,如:db1.tbl1 |
doris.request.retries | 3 | 向Doris发送请求的重试次数 |
doris.request.connect.timeout.ms | 30000 | 向Doris发送请求的连接超时时间 |
doris.request.read.timeout.ms | 30000 | 向Doris发送请求的读取超时时间 |
doris.request.query.timeout.s | 3600 | 查询doris的超时时间,默认值为1小时,-1表示无超时限制 |
doris.request.tablet.size | Integer.MAX_VALUE | 一个RDD Partition对应的Doris Tablet个数。 此数值设置越小,则会生成越多的Partition。从而提升Spark侧的并行度,但同时会对Doris造成更大的压力。 |
doris.batch.size | 1024 | 一次从BE读取数据的最大行数。增大此数值可减少Spark与Doris之间建立连接的次数。 从而减轻网络延迟所带来的的额外时间开销。 |
doris.exec.mem.limit | 2147483648 | 单个查询的内存限制。默认为 2GB,单位为字节 |
doris.deserialize.arrow.async | false | 是否支持异步转换Arrow格式到spark-doris-connector迭代所需的RowBatch |
doris.deserialize.queue.size | 64 | 异步转换Arrow格式的内部处理队列,当doris.deserialize.arrow.async为true时生效 |
SQL 和 Dataframe 专有配置
Key | Default Value | Comment |
---|---|---|
user | — | 访问Doris的用户名 |
password | — | 访问Doris的密码 |
doris.filter.query.in.max.count | 100 | 谓词下推中,in表达式value列表元素最大数量。超过此数量,则in表达式条件过滤在Spark侧处理。 |
RDD 专有配置
Key | Default Value | Comment |
---|---|---|
doris.request.auth.user | — | 访问Doris的用户名 |
doris.request.auth.password | — | 访问Doris的密码 |
doris.read.field | — | 读取Doris表的列名列表,多列之间使用逗号分隔 |
doris.filter.query | — | 过滤读取数据的表达式,此表达式透传给Doris。Doris使用此表达式完成源端数据过滤。 |
Doris 和 Spark 列类型映射关系
Doris Type | Spark Type |
---|---|
NULL_TYPE | DataTypes.NullType |
BOOLEAN | DataTypes.BooleanType |
TINYINT | DataTypes.ByteType |
SMALLINT | DataTypes.ShortType |
INT | DataTypes.IntegerType |
BIGINT | DataTypes.LongType |
FLOAT | DataTypes.FloatType |
DOUBLE | DataTypes.DoubleType |
DATE | DataTypes.StringType1 |
DATETIME | DataTypes.StringType1 |
BINARY | DataTypes.BinaryType |
DECIMAL | DecimalType |
CHAR | DataTypes.StringType |
LARGEINT | DataTypes.StringType |
VARCHAR | DataTypes.StringType |
DECIMALV2 | DecimalType |
TIME | DataTypes.DoubleType |
HLL | Unsupported datatype |
- 注:Connector中,将
DATE
和DATETIME
映射为String
。由于Doris
底层存储引擎处理逻辑,直接使用时间类型时,覆盖的时间范围无法满足需求。所以使用String
类型直接返回对应的时间可读文本。