怎么让spark sql写mysql时支持update操作
这篇"怎么让spark sql写mysql时支持update操作"文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇"怎么让spark sql写mysql时支持update操作"文章吧。
除了支持：Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore；还要在支持update操作
1、首先了解背景
spark提供了一个枚举类，用来支撑对接数据源的操作模式
通过源码查看，很明显，spark是不支持update操作的
2、如何让sparkSQL支持update
关键的知识点就是：
我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候：
大概的api是：
dataframe.write .format("sql.execution.customDatasource.jdbc") .option("jdbc.driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("jdbc.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test?user=root&password=&useUnicode=true&characterEncoding=gbk&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false") .option("jdbc.db", "test") .save()那么在底层中，spark会通过JDBC方言JdbcDialect ， 将我们要插入的数据翻译成：
insert into student (columns_1 , columns_2 , ...) values (? , ? , ....)
那么通过方言解析出的sql语句就通过PrepareStatement的executeBatch()，将sql语句提交给mysql，然后数据插入；
那么上面的sql语句很明显，完全就是插入代码，并没有我们期望的 update操作，类似：
UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2
但是mysql独家支持这样的sql语句：
INSERT INTO student (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';大概的意思就是，如果数据不存在则插入，如果数据存在，则 执行update操作；
因此，我们的切入点就是，让sparkSQL内部对接JdbcDialect的时候，能够生成这种sql：
INSERT INTO 表名称 (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';3、改造源码前，需要了解整体的代码设计和执行流程
首先是：
dataframe.write
调用write方法就是为了返回一个类：DataFrameWriter
主要是因为DataFrameWriter是sparksql对接外部数据源写入的入口携带类，下面这些内容是给DataFrameWriter注册的携带信息
然后在出发save()操作后，就开始将数据写入；
接下来看save()源码：
在上面的源码里面主要是注册DataSource实例，然后使用DataSource的write方法进行数据写入
实例化DataSource的时候：
def save(): Unit = { assertNotBucketed("save") val dataSource = DataSource( df.sparkSession, className = source,//自定义数据源的包路径 partitionColumns = partitioningColumns.getOrElse(Nil),//分区字段 bucketSpec = getBucketSpec,//分桶(用于hive) options = extraOptions.toMap)//传入的注册信息 //mode：插入数据方式SaveMode ， df：要插入的数据 dataSource.write(mode, df) }然后就是dataSource.write(mode, df)的细节，整段的逻辑就是：
根据providingClass.newInstance()去做模式匹配，然后匹配到哪里，就执行哪里的代码；
然后看下providingClass是什么：
拿到包路径.DefaultSource之后，程序进入：
那么如果是数据库作为写入目标的话，就会走：dataSource.createRelation，直接跟进源码：
很明显是个特质，因此哪里实现了特质，程序就会走到哪里了；
实现这个特质的地方就是：包路径.DefaultSource ， 然后就在这里面去实现数据的插入和update的支持操作；
4、改造源码
根据代码的流程，最终sparkSQL 将数据写入mysql的操作，会进入：包路径.DefaultSource这个类里面；
也就是说，在这个类里面既要支持spark的正常插入操作(SaveMode)，还要在支持update；
如果让sparksql支持update操作，最关键的就是做一个判断，比如：
if(isUpdate){ sql语句：INSERT INTO student (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';}else{ insert into student (columns_1 , columns_2 , ...) values (? , ? , ....)}但是，在spark生产sql语句的源码中，是这样写的：
没有任何的判断逻辑，就是最后生成一个:
INSERT INTO TABLE (字段1 ， 字段2....) VALUES (? , ? ...)
所以首要的任务就是 ，怎么能让当前代码支持：ON DUPLICATE KEY UPDATE
可以做个大胆的设计，就是在insertStatement这个方法中做个如下的判断
def insertStatement(conn: Connection, savemode:CustomSaveMode , table: String, rddSchema: StructType, dialect: JdbcDialect) : PreparedStatement = { val columns = rddSchema.fields.map(x => dialect.quoteIdentifier(x.name)).mkString(",") val placeholders = rddSchema.fields.map(_ => "?").mkString(",") if(savemode == CustomSaveMode.update){ //TODO 如果是update，就组装成ON DUPLICATE KEY UPDATE的模式处理 s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders) ON DUPLICATE KEY UPDATE $duplicateSetting" }esle{ val sql = s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders)" conn.prepareStatement(sql) } }这样，在用户传递进来的savemode模式，我们进行校验，如果是update操作，就返回对应的sql语句！
所以按照上面的逻辑，我们代码这样写：
这样我们就拿到了对应的sql语句；
但是只有这个sql语句还是不行的，因为在spark中会执行jdbc的prepareStatement操作，这里面会涉及到游标。
即jdbc在遍历这个sql的时候，源码会这样做：
看下makeSetter：
所谓有坑就是：
insert into table (字段1 , 字段2, 字段3) values (? , ? , ?)
那么当前在源码中返回的数组长度应该是3：
val setters: Array[JDBCValueSetter] = rddSchema.fields.map(_.dataType) .map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray
但是如果我们此时支持了update操作，既：
insert into table (字段1 , 字段2, 字段3) values (? , ? , ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE 字段1 = ?,字段2 = ?,字段3=?;
那么很明显，上面的sql语句提供了6个？ ， 但在规定字段长度的时候只有3
这样的话，后面的update操作就无法执行，程序报错！
所以我们需要有一个 识别机制，既：
if(isupdate){ val numFields = rddSchema.fields.length * 2}else{ val numFields = rddSchema.fields.length}row[1,2,3] setter(0,1) //index of setter , index of row setter(1,2) setter(2,3) setter(3,1) setter(4,2) setter(5,3)
所以在prepareStatment中的占位符应该是row的两倍，而且应该是类似这样的一个逻辑
因此，代码改造前样子：
改造后的样子：
try { if (supportsTransactions) { conn.setAutoCommit(false) // Everything in the same db transaction. conn.setTransactionIsolation(finalIsolationLevel) }// val stmt = insertStatement(conn, table, rddSchema, dialect) //此处采用最新自己的sql语句，封装成prepareStatement val stmt = conn.prepareStatement(sqlStmt) println(sqlStmt) /** * 在mysql中有这样的操作： * INSERT INTO user_admin_t (_id,password) VALUES ('1','第一次插入的密码') * INSERT INTO user_admin_t (_id,password）VALUES ('1','第一次插入的密码') ON DUPLICATE KEY UPDATE _id = 'UpId',password = 'upPassword'; * 如果是下面的ON DUPLICATE KEY操作，那么在prepareStatement中的游标会扩增一倍 * 并且如果没有update操作，那么他的游标是从0开始计数的 * 如果是update操作，要算上之前的insert操作 * */ //makeSetter也要适配update操作，即游标问题 val isUpdate = saveMode == CustomSaveMode.Updateval setters: Array[JDBCValueSetter] = isUpdate match { case true => val setters: Array[JDBCValueSetter] = rddSchema.fields.map(_.dataType) .map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray Array.fill(2)(setters).flatten case _ => rddSchema.fields.map(_.dataType) val numFieldsLength = rddSchema.fields.length val numFields = isUpdate match{ case true => numFieldsLength *2 case _ => numFieldsLength val cursorBegin = numFields / 2 try { var rowCount = 0 while (iterator.hasNext) { val row = iterator.next() var i = 0 while (i < numFields) { if(isUpdate){ //需要判断当前游标是否走到了ON DUPLICATE KEY UPDATE i < cursorBegin match{ //说明还没走到update阶段 case true => //row.isNullAt 判空,则设置空值 if (row.isNullAt(i)) { stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i)) } else { setters(i).apply(stmt, row, i, 0) } //说明走到了update阶段 case false => if (row.isNullAt(i - cursorBegin)) { //pos - offset stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i - cursorBegin)) setters(i).apply(stmt, row, i, cursorBegin) } }else{ if (row.isNullAt(i)) { stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i)) } else { setters(i).apply(stmt, row, i ,0) } //滚动游标 i = i + 1 } stmt.addBatch() rowCount += 1 if (rowCount % batchSize == 0) { stmt.executeBatch() rowCount = 0 } if (rowCount > 0) { stmt.executeBatch() } finally { stmt.close() conn.commit() committed = true Iterator.empty } catch { case e: SQLException => val cause = e.getNextException if (cause != null && e.getCause != cause) { if (e.getCause == null) { e.initCause(cause) } else { e.addSuppressed(cause) throw e } finally { if (!committed) { // The stage must fail. We got here through an exception path, so // let the exception through unless rollback() or close() want to // tell the user about another problem. if (supportsTransactions) { conn.rollback() conn.close() } else { // The stage must succeed. We cannot propagate any exception close() might throw. try { conn.close() } catch { case e: Exception => logWarning("Transaction succeeded, but closing failed", e)// A `JDBCValueSetter` is responsible for setting a value from `Row` into a field for // `PreparedStatement`. The last argument `Int` means the index for the value to be set // in the SQL statement and also used for the value in `Row`. //PreparedStatement, Row, position , cursor private type JDBCValueSetter = (PreparedStatement, Row, Int , Int) => Unit private def makeSetter( conn: Connection, dialect: JdbcDialect, dataType: DataType): JDBCValueSetter = dataType match { case IntegerType => (stmt: PreparedStatement, row: Row, pos: Int,cursor:Int) => stmt.setInt(pos + 1, row.getInt(pos - cursor)) case LongType => stmt.setLong(pos + 1, row.getLong(pos - cursor)) case DoubleType => stmt.setDouble(pos + 1, row.getDouble(pos - cursor)) case FloatType => stmt.setFloat(pos + 1, row.getFloat(pos - cursor)) case ShortType => stmt.setInt(pos + 1, row.getShort(pos - cursor)) case ByteType => stmt.setInt(pos + 1, row.getByte(pos - cursor)) case BooleanType => stmt.setBoolean(pos + 1, row.getBoolean(pos - cursor)) case StringType =>// println(row.getString(pos)) stmt.setString(pos + 1, row.getString(pos - cursor)) case BinaryType => stmt.setBytes(pos + 1, row.getAs[Array[Byte]](pos - cursor)) case TimestampType => stmt.setTimestamp(pos + 1, row.getAs[java.sql.Timestamp](pos - cursor)) case DateType => stmt.setDate(pos + 1, row.getAs[java.sql.Date](pos - cursor)) case t: DecimalType => stmt.setBigDecimal(pos + 1, row.getDecimal(pos - cursor)) case ArrayType(et, _) => // remove type length parameters from end of type nameval typeName = getJdbcType(et, dialect).databaseTypeDefinition .toLowerCase.split("\\(")(0) val array = conn.createArrayOf( typeName, row.getSeq[AnyRef](pos - cursor).toArray) stmt.setArray(pos + 1, array) case _ => (_: PreparedStatement, _: Row, pos: Int,cursor:Int) => throw new IllegalArgumentException( s"Can't translate non-null value for field $pos") }以上就是关于"怎么让spark sql写mysql时支持update操作"这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注行业资讯频道。
