基于Spark DataFrame的数据仓库框架
数据存储的多样性，对数据分析、挖掘带来众多不变。应用瓶颈表现在两个方面：
1. 传统数据库mysql等的数据处理能力有限，随着数据量的增加，join、groupby、orderby等操作出现速度极慢，甚至将机器资源耗尽、不能运行的情况；另一方面，将数据存储转移到分布式系统比如hdfs的代价太大。
2. 不能进行跨数据源的访问。比如对hive table、htable、mysql中的数据进行混合查询。以前的普遍做法是将一个数据源的数据导入另一数据源。这其中的技术应用包括sqoop、jdbc、hive外表等。此种方法，处理周期长，且sqoop对特殊字符的处理有些问题。
利用spark dataframe，针对以上两个问题，解决方案：
1. 针对传统数据库，比如mysql，将计算压力转移到hadoop（spark-on-yarn）集群中；针对是否有实时性要求的数据分析需求，分为两条线处理：
1） 实时数据：利用下图中的sparkquery system，将mysql tables转换为dataframe，执行对dataframe的sql运算；
2） 非实时数据：此为大部分需求，一般分析截止到前一天的数据，此种情况下，利用图中spark loading system，每天定时将数据导入hdfs，以parquet表（列式存储）格式存储。
此种情况下，mysql只有导表的压力，此压力相当于执行select * from table limit $spark_partition_num，其中spark_partition_num是spark在导入mysql数据时，根据表情况进行的分片大小，用户可设定。
2. 针对跨表操作，通过spark query system将各类数据源转换为dataframe并利用spark sql运行跨表的sql运算。
Sql parser: 提取需要导入的表名，按需导入。Key code：
def getTables(sql: String)= {
tables_name=""
valsqlparser =new TGSqlParser(EDbVendor.dbvmysql)
sqlparser.sqltext = sql
valret =sqlparser.parse();
if(ret==0) {
valstm_size =sqlparser.sqlstatements.size()
for(i <-0 to stm_size -1) {
valstm =sqlparser.sqlstatements.get(i)
analyzeStmt(stm)
}
} else{
System.out.println("Failed to parse sql:"+ sql)
System.out.println(sqlparser.getErrormessage())
tables_name=""
}
tables_name.replaceFirst(",","")
}
def analyzeStmt(stm: TCustomSqlStatement) {
valtables = stm.tables
valtables_size =tables.size()
for(j <-0 to tables_size -1) {
if(tables.getTable(j).isBaseTable()) {
valcurrent_table =tables.getTable(j).getFullName
if (!tables_name.split(",").contains(current_table)){
tables_name =tables_name.+("," +tables.getTable(j).getFullName.replace("`",""))
}
}
}
for(i <-0 tostm.getStatements().size() -1) {
analyzeStmt(stm.getStatements().get(i))
}
}
Spark query system:根据不同数据源选择不同读表模式，目前支持hbase、parquet、mysql。最大优势在于运行在spark-on-yarn带来的速度提升，及跨数据源操作。读表key code：
Parquet表：
sqlContext.parquetFile(base_dir+ "/"+ table).toDF().registerTempTable(table)
Mysql表：
LoadMysqlTables.register_mysql_table(sqlContext,url,user,password,mysql_table,"id")
HBase表：
//Need to transfer htable toJavaRDD
sqlContext.createDataFrame(JavaRDD
//JavaRDD
Spark loading system:针对传统数据库比如mysql的数据，每天定时。导入速度比较快，在9台测试集群（spark-on-yarn）上，3亿条数据量的表大约需要2分钟。导入模式按需求不同，串行导入不满足时间需求的情况下，可使用多表并行导入；或者进行每天（月）更新导入数据，比如只导入前一天（月）更新的数据，并按照天（月）做分区进行存储。
varoptions: HashMap[String,String] =newHashMap
options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
options.put("url",url)//mysql url withusername/password and others like tinyInt1isBit
options.put("dbtable",table)
//"select * from " + table + " where "+id+" >="+lower_bound+" and "+id+" <= "+upper_bound
options.put("lowerBound",lower_bound.toString())
options.put("upperBound",upper_bound.toString())
options.put("numPartitions",partitions.toString())
options.put("partitionColumn",id);
sqlContext.load("jdbc",options).save(output, SaveMode)