Spark实战（6）_spark-sql -e -f -i命令的整合和spark-sql日常作业开发流程总结

背景介绍

在日常工作中，我们可以在一个shell脚本里面利用spark-sql -e执行sql脚本，而且可以传参数，但是存在一个问题，shell脚本对格式要求严格，而且shell脚本和spark-sql的脚本混在一起，内容庞大凌乱，不好管理。而spark-sql -f可以执行一个hql文件，但是不能传参数进去，这就引出了一个问题，有没有一种方法，既可以把shell和hql脚本分开，shell负责调度hql脚本，并且可以在shell中把参数传递到hql中，hql脚本文件只负责写hql。

sparkF功能开发的思路

开发一个sparkF的功能，用法同spark-sql -f，但支持传参，使用格式：

• sparkF aa.sql
• sparkF aa.sql -date 2015-01-02
• sparkF aa.sql -date 2015-01-02 -date1 2015-01-03

其中，aa.sql里通过${date}的方式对接替换为想传递的参数值。

sparkF开发思路，

最终的使用方式，sparkF aa.sql -date 2015-01-02

• 开发一个Java应用程序读出aa.sql内容存入一个String变量里。
• 把里面的${date}替换为2015-01-02，并System.out.println出来。
• 在shell脚本里，用str接收System.out.println的输出，执行spark-sql -e $str。

1cd /export/project
2mkdir bin
3cd bin
4touch sparkF

难点，把Java程序的输出结果直接放到shell脚本里运行。

例如，运行sparkF aa.sql -date 2015-01-02，

首先，Java运行jar，把参数传进来，shell脚本里$*接收参数。参数是哪里传的呢？哪里传给sparkF的呢？是shell脚本aa.sh传过来的，sparkF ./aa.sql -dt $yestoday，交给java来处理，把sql脚本里的占位参数替换为传递的参数值后，打印的str由cmd来接收，再用spark-sql -e执行。

1#!/bin/sh
2. /etc/profile
3cmd=`java -jar /export/project/lib/SparkF.jar $*`
4echo $cmd
5spark-sql -e "$cmd" -i /export/project/bin/init.hql

/export/project/lib/sparkF.jar，路径可以不写死，可以给它配一个环境变量。

/export/project/bin/init.hql，作为一个公共的UDF文件，在sparkF中通过spark-sql -i /export/project/bin/init.hql调用，在-e执行之前，用-i进行初始化。

1chmod +x hiveF

1# 加入环境变量
2vi /etc/profile
3export PATH=$PATH:/export/project/bin
4source /etc/profile

添加maven插件，打包SparkF.jar。

 1<plugin>
 2    <artifactId>maven-assembly-pluginartifactId>
 3    <configuration>
 4        <descriptorRefs>
 5            <descriptorRef>jar-with-dependenciesdescriptorRef>
 6        descriptorRefs>
 7        <archive>
 8            <manifestFile>src/main/resources/META-INF/MANIFEST.MFmanifestFile>
 9        archive>
10    configuration>
11    <executions>
12        <execution>
13            <id>make-assemblyid>
14            <phase>packagephase>
15            <goals>
16                <goal>singlegoal>
17            goals>
18        execution>
19    executions>
20plugin>

执行验证结果，

1sh /export/project/fct_session_info/fct_session_info.sh 2015-08-28

spark-sql日常作业开发流程

以sparkF aa.hql -date 2015-01-02为例，

在aa.hql脚本中编写业务逻辑处理脚本，如果有参数，假设参数是dt，在脚本中用{dt}占位符代替（取决于开发SparkF.jar时的定义），然后通过aa.sh调度aa.hql，如sh aa.sh $yestoday，并且在aa.sh中利用我们开发的sparkF的功能，如sparkF ./aa.hql -dt $yestoday。

这样，可以实现hql业务处理逻辑和shell脚本分离，并且可以把自定义的UDF统一放在一个hql文件中统一管理，在sparkF命令中通过spark -i init.hql统一引用。如：

1add jar /export/project/lib/hive_udf.jar ;
2create temporary function GetActID as 'com.padluo.hive.udf.GetActID';

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