连接来自两个不同数据库的 RDD答案

【问题标题】：Joining RDDs from two different databases连接来自两个不同数据库的 RDD
【发布时间】：2016-10-15 02:12:01
【问题描述】：

我正在尝试开发一个 spark 应用程序，该应用程序将从两个不同的 Oracle 数据库中获取数据并对其进行处理。

可能是加入我从两个数据库中提取的 RDD 以创建新的 RDD。

我可以在一个 spark 应用程序中创建不同的数据库连接吗？

【问题讨论】：

标签： oracle jdbc apache-spark rdd

【解决方案1】：

您可以尝试类似DataFrame 的方法，尽管我还没有测试过下面的方法。

数据库1：

val employees = sqlContext.load("jdbc", 
 Map("url" -> "jdbc:oracle:thin:hr/hr@//localhost:1521/database1", 
"dbtable" -> "hr.employees"))
employees.printschema

数据库 2：

val departments  = sqlContext.load("jdbc", 
Map("url" -> "jdbc:oracle:thin:hr/hr@//localhost:1521/database2", 
"dbtable" -> "hr.departments"))
departments.printschema()

Now join (broadcast 是暗示它的小数据集可以进行broadcast hash join)：

val empDepartments = employees.join(broadcast(departments), 
        employees("DEPARTMENT_ID")===
        departments("DEPARTMENT_ID"), "inner")
empDepartments.printSchema()

empDepartments.explain(true)
empDepartments.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

RDD（或现在的数据框）是一个抽象层，其中所有数据似乎都具有相似的格式，而与底层数据源无关。

因此，一旦您将数据加载到数据框中，您应该能够按原样使用它。

sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load("somepath").registerTempTable("avro_data")

sqlContext.read.format("parquet").load("someotjerpath").registerTempTable("parquet_data")

sqlContext.read.format("com.databricks.spark.redshift").option("url", jdbcConnectionString).option("query", query).load.registerTempTable("redshift_data")`

然后能够做到：

sqlContext.sql("select * from avro_data a left join parquet_data p on a.key = b.key left join redshift_data r on r.key=a.key")

【讨论】：