本发明涉及数据库

技术领域：

：，具体来说，涉及一种Spark并行访问MPP数据库的方法。

背景技术：

：：从关系数据库读取数据，Spark可以使用DataFrame和JdbcRDD等方法。这些方法在接口上都提供一个JDBC连接串到数据库的入口(包含主机+端口号)，在实现上通过JDBC连接到这一个入口节点访问数据库。从性能角度考虑，这些方法对于单机数据库来说是可以接受的；但对于MPP数据库来说不可接受。因为对于MPP数据库来说，一个表的数据可能会分布在集群的多个数据节点上，而Spark只以一个管理节点作为入口访问数据库——即使JdbcRDD方法支持按关键列的值分区，可以并发多个连接到入口节点——但整体的性能瓶颈仍是(由JDBC连接串指定的)入口节点，无法充分发挥集群多机的性能优势。以下为本发明中可能会涉及的一些关键术语：Spark：一个快速的、通用的大规模数据处理引擎。MPP：massivelyparallelprocessing，大规模并行处理技术。管理节点：分布式数据库系统中，接受客户端连接并解释SQL，将工作分配给计算节点，向客户端返回结果集。计算节点：存储和进行SQL计算的节点。针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。技术实现要素：针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种Spark并行访问MPP数据库的方法，Spark可以通过JDBC连接到集群的一个管理节点上，获取表数据在集群节点间的分布信息，然后通过JDBC连接到多个数据节点并行地获取表数据。为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种Spark并行访问MPP数据库的方法，包括以下步骤：S1Spark集群中的节点访问MPP数据库的入口(管理节点1)，管理节点1收集表数据在MPP数据库集群中的分布信息并返回给Spark，假设数据分布在数据节点1、2和3；S2Spark先将收到的每个数据节点作为一个分区(假设为分区1、2和3)，如果指定了关键列，则会依据关键列值的上下界，将每个分区再细分为多个分区。假设数据节点1上关键列的值范围为[1,100000]，那么将会把分区1划分为10个分区，分别查询键值为[1,10000]，[10001,20000]，……，[90001,100000]的数据。对其他数据节点也同样以关键列值划分多个分区。S3Spark将任务分配到执行节点，每个Spark执行节点通过JDBC连接对应的数据节点，Spark集群即可并行地访问MPP数据库。本发明的有益效果：Spark集群利用MPP数据库中数据在节点间的分布信息，进行动态的分区划分，利用框架通用的任务分配机制把分区分配给多个Spark执行节点来访问MPP数据库的多个节点，从而充分利用两个集群的多机优势，实现对MPP数据库的高度并行访问，大大提高访问速度。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是根据本发明实施例所述的一种Spark并行访问MPP数据库的方法的流程示意图；图2是根据本发明实施例所述的一种Spark并行访问MPP数据库的方法的应用示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。如图1至2所示，根据本发明实施例所述的一种Spark并行访问MPP数据库的方法，包括以下步骤：S1Spark集群中的节点访问MPP数据库的入口(管理节点1)，管理节点1收集表数据在MPP数据库集群中的分布信息并返回给Spark，假设数据分布在数据节点1、2和3；S2Spark先将收到的每个数据节点作为一个分区(假设为分区1、2和3)，如果指定了关键列，则会依据关键列值的上下界，将每个分区再细分为多个分区。假设数据节点1上关键列的值范围为[1,100000]，那么将会把分区1划分为10个分区，分别查询键值为[1,10000]，[10001,20000]，……，[90001,100000]的数据。对其他数据节点也同样以关键列值划分多个分区。S3Spark将任务分配到执行节点，每个Spark执行节点通过JDBC连接对应的数据节点，Spark集群即可并行地访问MPP数据库。为了方便理解本发明的上述技术方案，以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。在具体使用时，根据本发明所述的一种Spark并行访问MPP数据库的方法，使用Scala语言实现MppRDD，以JAR包的形式供Spark调用。以SparkSQL为例，使用之前需要先importMppRDD。具体实现代码可参考：scala>importjava.sql.DriverManagerimportjava.sql.DriverManagerscale>importorg.apache.spark.rdd.MppRDDimportorg.apache.spark.rdd.MppRDDscala>valmpprdd=newMppRDD(sc,”jdbc:kingbaseanalyticsdb://localhost:5432/kingbase”,|”com.kingbase.kingbaseanalyticsdb.Driver”,”fgao”,””,”public.t1”,””,”a”,r=>(r.getInt(1),r.getString(2)))mpprdd:org.apache.spark.rdd.MppRDD[(Int,String)]=MppRDD[7]atMppRDDat<console>:35scala>mpprdd.collect().foreach(println)(1,hahaha)(3,saprk)(2,doooop)(4,mpprdd)jdbcUrl：必选。连接数据库的JDBCURL，形如"jdbc:subprotocol://host:port/database"。jdbcDriver：必选。JDBC驱动名。user：必选。访问数据库使用的用户名。password：可选。访问数据库使用的密码。dbTable：必选。要访问的数据库名，形如[schema.]tableName。whereClause：可选。查询的过滤条件，默认查询全部数据。keyColumn：可选。关键列名。如果指定关键列，则会依据关键列的值继续细分分区。最多可指定一列。mapRow：必选。从ResultSet到期望的单行结果的映射函数。综上所述，借助于本发明的上述技术方案，Spark可以通过JDBC连接到集群的一个管理节点上，获取表数据在集群节点间的分布信息，然后通过JDBC连接到多个数据节点并行地获取表数据，大大提高访问速度。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1&nbsp2&nbsp3&nbsp当前第1页1&nbsp2&nbsp3&nbsp