【Spark】Springboot搭建spark脚手架

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java劝退师

5953人浏览 · 2019-04-19 01:10:34

java劝退师 · 2019-04-19 01:10:34 发布

Github

地址：https://github.com/ithuhui/hui-bigdata-spark
模块：【hui-bigdata-spark-starter】
分支：master
位置：com.hui.bigdata.SparkApplication

Note

Spark开发的脚手架。

试过原生spark，spring+spark,springboot+spark，但不得不说，确实还是喜欢springboot，因此自己集成一个springboot做spark开发的脚手架。

声明，个人真的很不喜欢很多不同的博客，确实同一个文章（抄袭来抄袭去）并且不实际的东西。

提以下几点

网上的抄袭太严重，很多用‘web结构的大数据‘让我很懵，service,dao,controller都冒出来了。
如果纯粹的跑数据，大数据跟controller木有半毛钱关系，也不应该用’浏览器访问url‘来启动spark任务
基于上述，自己琢磨了一下，做了个简单好用的脚手架
配置要实现抽离，利用springboot的autoconfig
根据CDH或者其他大数据平台集群，需要做相应的jar包版本调整。

Ready

IDEA
MAVEN

Project

Note

项目结构：

├─hui-bigdata-spark-common（公共组件）
│ └─src
│ └─main
│ └─java
│ └─com
│ └─hui
│ └─bigdata
│ └─common
│ ├─spark
│ └─utils
├─hui-bigdata-spark-starter（启动类）
│ └─src
│ └─main
│ ├─java
│ │ └─com
│ │ └─hui
│ │ └─bigdata
│ │ └─config
│ └─resources
├─hui-bigdata-statistics-a（统计模块A）
│ └─src
│ └─main
│ └─java
│ └─com
│ └─hui
│ └─bigdata
│ └─statistics
│ ├─config
│ ├─job
│ └─model
├─hui-bigdata-statistics-b（统计模块B）

在这里插入图片描述

划分模块的说明：
1. 希望统计模块可复用。（如果公司有相同业务，只是数据源不一样，直接引入该模块做少量配置即可）
2. starter 模块是程序的启动入口。不管什么spark统计任务，只需要把该脚手架复制一份，并且引入统计模块A/B/…即可
3. demo是原生跑spark的一些例子

Manven

<!-- springboot -->   
	<parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.3.RELEASE</version>
    </parent>		
<!-- 根据项目，按需引入 -->
            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-graphx_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
                <scope>provided</scope>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
                <scope>runtime</scope>
            </dependency>

            <dependency>
                <groupId>org.apache.spark</groupId>
                <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
                <version>${spark.version}</version>
                <scope>provided</scope>
            </dependency>

Application.yml

#应用名
spring:
  application:
    name: hui-bigdata-spark
#端口号
server:
  port: 8081
#sparkconfig配置
spark:
  app-name: hui
  master: local[4]
  spark-home: 1

Core-code

SparkApplication(程序启动入口)

原理是参数传入类路径通过反射获取类信息，并且使用到了springboot的implements CommandLineRunner让容器启动完成的时候执行。

package com.hui.bigdata;

import com.hui.bigdata.common.spark.SparkJob;
import com.hui.bigdata.common.utils.SpringBootBeanUtils;
import com.hui.bigdata.config.SparkConfig;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.util.Utils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * <b><code>SparkApplication</code></b>
 * <p/>
 * Description
 * <p/>
 * <b>Creation Time:</b> 2019/4/12 9:55.
 *
 * @author Hu-Weihui
 * @since hui-bigdata-springboot ${PROJECT_VERSION}
 */
@SpringBootApplication
public class SparkApplication implements CommandLineRunner {

    @Autowired
    private SparkConfig sparkConfig;

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SparkApplication.class, args);
    }

    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        // 初始化Spark环境
        SparkConf sparkConf = new SparkConf()
                .setAppName(sparkConfig.getAppName())
                .setMaster(sparkConfig.getMaster());

        JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf);

        String className = args[0];
        Class clazz = Utils.classForName(className);
        Object sparkJob = SpringBootBeanUtils.getBean(clazz);
        if (sparkJob instanceof SparkJob){
            ((SparkJob) sparkJob).execute(javaSparkContext);
        }
    }
}

SparkJob(抽象每个SparkJob的父类)

package com.hui.bigdata.common.spark;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import java.io.Serializable;

/**
 * <b><code>SparkJob</code></b>
 * <p/>
 * Description
 * <p/>
 * <b>Creation Time:</b> 2019/4/12 10:01.
 *
 * @author Hu-Weihui
 * @since hui-bigdata-springboot ${PROJECT_VERSION}
 */
@Slf4j
public abstract class SparkJob implements Serializable {
    /**
     * Instantiates a new Spark job.
     */
    protected SparkJob(){};

    /**
     * 带参数
     *
     * @param javaSparkContext the java spark context
     * @param args             the args
     * @author HuWeihui
     * @since hui_project v1
     */
    public void execute(JavaSparkContext javaSparkContext, String[] args) {
    };

    /**
     * 不带参数
     *
     * @param javaSparkContext the java spark context
     * @author HuWeihui
     * @since hui_project v1
     */
    public void execute(JavaSparkContext javaSparkContext) {
    };
}

job使用（demo）

package com.hui.bigdata.statistics.job;

import com.hui.bigdata.common.spark.SparkJob;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.springframework.stereotype.Component;
import scala.Tuple2;

import java.beans.Transient;
import java.util.Arrays;

/**
 * <b><code>StatisticsJob</code></b>
 * <p/>
 * Description
 * <p/>
 * <b>Creation Time:</b> 2019/4/18 19:25.
 *
 * @author Hu-Weihui
 * @since hui-bigdata-spark ${PROJECT_VERSION}
 */
@Component
public class StatisticsJob extends SparkJob {
    @Override
    public void execute(JavaSparkContext javaSparkContext) {
        JavaRDD<Integer> parallelize = javaSparkContext.parallelize(Arrays.asList(1, 2, 3, 4), 3);
        Tuple2<Integer, Integer> reduce = parallelize.mapToPair(x -> new Tuple2<>(x, 1))
                .reduce((x, y) -> getReduce(x, y));
        System.out.println("数组sum:" + reduce._1 + " 计算次数:" + (reduce._2 - 1));
    }

    @Transient
    public Tuple2 getReduce(Tuple2<Integer, Integer> x, Tuple2<Integer, Integer> y) {
        Integer a = x._1();
        Integer b = x._2();
        a += y._1();
        b += y._2();
        return new Tuple2(a, b);
    }
}

启动SparkJob

IDEA使用：只要在Program arguments传入需要执行的Job用Main函数启动即可。

jar包同理，后面传参com.xxxx.job.xxxJob即可，run()方法会通过反射获取到类

在这里插入图片描述

GitHub

https://github.com/ithuhui/hui-bigdata-spark

Author

 作者：HuHui
 转载：欢迎一起讨论web和大数据问题,转载请注明作者和原文链接，感谢

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