教你如何让spark sql写mysql的时候支持update操作
如何让sparkSQL在对接mysql的时候，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：
.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：
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：
但是mysql独家支持这样的sql语句：
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：
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：
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：
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：
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:
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
: 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：
那么当前在源码中返回的数组长度应该是3：
.map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray
但是如果我们此时支持了update操作，既：
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：
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：
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.Update
val 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)
// `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 name
val 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”)
}
完整代码：
https://github.com/niutaofan/bazinga
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