TDengine 做为 Spark 数据源-EW帮帮网

简介

Apache Spark 是开源大数据处理引擎，它基于内存计算，可用于批、流处理、机器学习、图计算等多种场景，支持 MapReduce 计算模型及丰富计算操作符、函数等，在大超大规模数据上具有强大的分布式处理计算能力。

通过 TDengine Java connector，Spark 可快速读取 TDengine 数据，利用 Spark 强大引擎，扩展 TDengine 数据处理计算能力，同时通过它，Spark 亦可把数据写入 TDengine 及从 TDengine 订阅数据。

前置条件

准备以下环境：

TDengine 3.3.6.0 及以上版本集群已部署并正常运行（企业及社区版均可）。
taosAdapter 能够正常运行，详细参考 taosAdapter 参考手册。
Spark 3.3.2 及以上版本（ Spark 下载）。
JDBC 驱动 3.6.2 及以上版本。可从 maven.org 下载。

配置数据源

使用 JDBC WebSocket 连接至 TDengine 数据源，连接 URL 格式为：

jdbc:TAOS-WS://[host_name]:[port]/[database_name]?[user={user}|&password={password}]

详细参数见：URL 参数介绍。

driverClass 指定为“com.taosdata.jdbc.ws.WebSocketDriver”。

以下示例创建 Spark 实例并连接到本机 TDengine 服务：

  // create spark instance
  SparkSession spark = SparkSession.builder()
      .appName("appSparkTest")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate();
  
  // connect TDengine and create reader
  String url     = "jdbc:TAOS-WS://localhost:6041/?user=root&password=taosdata";
  String driver  = "com.taosdata.jdbc.ws.WebSocketDriver";
  DataFrameReader dataFrameReader = spark.read()
      .format("jdbc")
      .option("url", url)
      .option("driver", driver);

数据交互

数据接入需注册 TDengine 方言，方言中主要处理反引号，数据类型映射与 JDBC 相同，无需额外处理，参见：JDBC 数据类型映射

下面以 JAVA 语言编写 Spark 任务，通过 spark-submit 提交任务执行为例，介绍数据接入，后附完整示例代码。

数据写入

数据写入使用参数绑定，分三步完成：

创建连接。

  // create connect
  String url = "jdbc:TAOS-WS://localhost:6041/?user=root&password=taosdata";
  Connection connection = DriverManager.getConnection(url);

绑定数据并提交。
下面示例直接写入超级表，并使用了批量绑定方式，提高写入效率。

int childTb    = 1;
int insertRows = 21;
String sql = "INSERT INTO test.meters(tbname, groupid, location, ts, current, voltage, phase) " +
    "VALUES (?,?,?,?,?,?,?)";
System.out.printf("prepare sql:%s\n", sql);
// prepare
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);

// write
for (int i = 0; i < childTb; i++ ) {
    for (int j = 0; j < insertRows; j++) {
        float current = (float)(10  + rand.nextInt(100) * 0.01);
        float phase   = (float)(1   + rand.nextInt(100) * 0.0001);
        int   voltage = (int)  (210 + rand.nextInt(20));

        preparedStatement.setString   (1, String.format("d%d", i));        // tbname
        preparedStatement.setInt      (2, i);                              // groupid
        preparedStatement.setString   (3, String.format("location%d", i)); // location

        preparedStatement.setTimestamp(4, new Timestamp(ts + j));
        preparedStatement.setFloat    (5, current);
        preparedStatement.setInt      (6, voltage);
        preparedStatement.setFloat    (7, phase);
        // add batch
        preparedStatement.addBatch();
    }
}

// submit
preparedStatement.executeBatch();

// close statement
preparedStatement.close();

关闭连接。
```
// close
connection.close();
```

示例源码

数据读取

数据读取通过表映射方式读取，分四步完成：

创建 Spark 交互实例。

// create connect
SparkSession spark = SparkSession.builder()
    .appName("appSparkTest")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate();

创建数据读取器。

// create reader
String url = "jdbc:TAOS-WS://localhost:6041/?user=root&password=taosdata";
int    timeout  = 60; // seconds
DataFrameReader reader = spark.read()
    .format("jdbc") 
    .option("url", url)
    .option("driver", driver)
    .option("queryTimeout", timeout);

映射表，显示表内数据。

// map table
String dbtable = "test.meters";
Dataset<Row> df = reader.option("dbtable", dbtable).load();
// show
df.show(Integer.MAX_VALUE, 40, false);
df.close()

关闭交互。
```
spark.stop();
```

示例源码

数据订阅

数据订阅使用 JDBC 标准数据订阅方法，分四步完成：

创建 spark 交互实例。

SparkSession spark = SparkSession.builder()
    .appName("appSparkTest")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate();

创建消费者。

// create consumer
TaosConsumer<ResultBean> consumer = getConsumer();

// getConsumer
public static TaosConsumer<ResultBean> getConsumer() throws Exception {
    // property
    String cls        = "com.taosdata.java.DemoSubscribe$ResultDeserializer";
    Properties config = new Properties();
    config.setProperty("td.connect.type",             "ws");
    config.setProperty("bootstrap.servers",           "localhost:6041");
    config.setProperty("auto.offset.reset",           "earliest");
    config.setProperty("msg.with.table.name",         "true");
    config.setProperty("enable.auto.commit",          "true");
    config.setProperty("auto.commit.interval.ms",     "1000");
    config.setProperty("group.id",                    "group1");
    config.setProperty("client.id",                   "clinet1");
    config.setProperty("td.connect.user",             "root");
    config.setProperty("td.connect.pass",             "taosdata");
    config.setProperty("value.deserializer",          cls);
    config.setProperty("value.deserializer.encoding", "UTF-8");

    try {
        // new consumer
        TaosConsumer<ResultBean> consumer= new TaosConsumer<>(config);
        System.out.printf("Create consumer successfully, host: %s, groupId: %s, clientId: %s%n",
                config.getProperty("bootstrap.servers"),
                config.getProperty("group.id"),
                config.getProperty("client.id"));
        return consumer;
    } catch (Exception ex) {
        // please refer to the JDBC specifications for detailed exceptions info
        System.out.printf("Failed to create websocket consumer, " + 
                "host: %s, groupId: %s, clientId: %s, ErrMessage: %s%n",
                config.getProperty("bootstrap.servers"),
                config.getProperty("group.id"),
                config.getProperty("client.id"),
                ex.getMessage());
        // Print stack trace for context in examples. Use logging in production.
        ex.printStackTrace();
        throw ex;
    }
}

订阅主题，消费数据放至 spark 中并显示。

// poll
pollExample(spark, consumer);

// pollExample
public static void pollExample(SparkSession spark, TaosConsumer<ResultBean> consumer) 
                              throws SQLException, JsonProcessingException {
    List<String> topics = Collections.singletonList("topic_meters");
    List<Row> data = new ArrayList<>();

    //
    // obtain data
    //
    try {
        // subscribe  topics
        consumer.subscribe(topics);
        System.out.println("Subscribe topics successfully.");
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            // poll data
            ConsumerRecords<ResultBean> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<ResultBean> record : records) {
                ResultBean bean = record.value();
                // Add your data processing logic here
                // covert bean to row
                data.add(RowFactory.create(
                    bean.getTs(),
                    bean.getCurrent(),
                    bean.getVoltage(),
                    bean.getPhase(),
                    bean.getGroupid(),
                    bean.getLocation()
                ));
                
            }
        }

    } catch (Exception ex) {
        // catch except
        System.out.printf("Failed to poll data, topic: %s, ErrMessage: %s%n",
                topics.get(0),
                ex.getMessage());
        ex.printStackTrace();
    }

    //
    // put to spark dataframe and show
    //
    StructType schema = generateSchema();
    Dataset<Row> df   = spark.createDataFrame(data, schema);

    // show
    System.out.println("------------- below is subscribe data --------------");
    df.show(Integer.MAX_VALUE, 40, false);
}

取消订阅，释放资源。

// close
consumer.unsubscribe();
consumer.close();
// stop
spark.stop();

示例源码

数据分析

场景介绍

示例场景为一个家庭使用的智能电表，数据存储在 TDengine, 分析单台智能电表每周用电的电压变化情况。

数据准备

生成一个超级表，一个子表，每天会固定产生一条数据，生成三周数据共 21 条，电压数据在 210 ~ 230 范围内随机变化。

分析电压周变化率

LAG() 函数是 Spark 提供获取当前行之前某行数据的函数，示例使用此函数进行电压周变化率分析。

通过 TDengine SQL 获取数据并创建 Spark View, 详见 createSparkView()。
```
select tbname,* from test.meters where tbname='d0'
```

使用 Spark SQL 查询 Spark View 数据，计算电压周变化率，SQL 如下：

SELECT tbname, ts, voltage,
      (LAG(voltage, 7) OVER (ORDER BY tbname)) AS voltage_last_week, 
      "CONCAT(ROUND(((voltage - (LAG(voltage, 7) OVER (ORDER BY tbname))) / (LAG(voltage, 7)
      OVER (ORDER BY tbname)) * 100), 1),'%') AS weekly_growth_rate ",
      FROM sparkMeters

输出分析结果，如图：

Spark 接入 TDengine 数据源后，可进一步支持跨数据库分析、数据集交 / 并 / 差运算、带 WHERE 子查询过滤、普通列 JOIN 等复杂数据处理功能。

示例源码

示例为 JAVA 语言编写，编译运行参考示例源码目录下 README。
完整示例源码

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