line和spline

最近引起我注意的一个有趣且很有希望的开源项目是Spline ，它是由Absa维护的Apache Spark数据沿袭跟踪和可视化工具。 该项目由两部分组成：一个在驱动程序上工作的Scala库，该库通过分析Spark执行计划来捕获数据沿袭，以及一个Web应用程序，该应用程序提供了一个可视化它们的UI。

Spline支持MongoDB和HDFS作为JSON格式的数据沿袭的存储系统。 在这篇文章中，我指的是MongoDB。

您可以通过Spark外壳开始使用Spline。 只需将必需的依赖项添加到shell类路径中，如下所示（参考该项目的最新0.3.5版本）：

spark-shell --packages "za.co.absa.spline:spline-core:0.3.5,za.co.absa.spline:spline-persistence-mongo:0.3.5,za.co.absa.spline:spline-core-spark-adapter-2.3:0.3.5"

在Ubuntu和其他Linux发行版上使用上述命令运行Spark shell，是否应该出现有关下载Joda Time库（Spline组件之一的传递依赖性）的问题，请删除.ivy1和.m2隐藏子目录执行了spark-shell命令的目录，然后重新运行它。

假设您已启动并运行Mongo服务器，并且已经为Spline创建了一个空数据库，那么在Spark Shell中需要做的第一件事是指定要使用的持久性工厂类，然后指定连接字符串和数据库名称：

System.setProperty("spline.persistence.factory", "za.co.absa.spline.persistence.mongo.MongoPersistenceFactory")
System.setProperty("spline.mongodb.url", "mongodb://<username>:<password>@<server_name_or_ip>:<port>")
System.setProperty("spline.mongodb.name", "<database_name>")

现在，您可以启用样条线数据沿袭跟踪：

import za.co.absa.spline.core.SparkLineageInitializer._
spark.enableLineageTracking()

然后开始做一些涉及数据的事情：

val employeesJson =
spark.read.json("/home/guglielmo/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/employees.json")

import spark.implicits._val employeeNames = employeesJson.select(employeesJson("name")) employeeNames.write.parquet("/home/guglielmo/spline/example/employee_names")

是否应该发生以下异常：

com.mongodb.MongoCommandException: Command failed with error 9: 'The 'cursor' option is required, except for aggregate with the explain argument' on server localhost:27017. The full response is { "ok" : 0.0, "errmsg" : "The 'cursor' option is required, except for aggregate with the explain argument", "code" : 9, "codeName" : "FailedToParse" }

那么您必须将MongoDB Java驱动程序依赖项更新到任何3.6+版本（可以通过在运行Windows Server 2003时简单地将其添加到软件包列表中来完成）
spark-shell命令）。

启动Spline Web应用程序：

java -jar spline-web-0.3.5-exec-war.jar -Dspline.mongodb.url=mongodb://<username>:<password>@<server_name_or_ip>:<port> -Dspline.mongodb.name=<database_name>?

您可以在Web UI中查看捕获的数据沿袭（默认监听端口为8080）：

这只是一个开始。 在本系列的第2部分中，我们将深入探讨Spline。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2018/12/spline-data-trackervisualization-spark.html

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