TiDB Yun 是为开源分布式数据库 TiDB 打造的全托管 DBaaS (Database-as-a-Service) 服务。
Databricks 是一款搭载 Spark,并基于网页的数据分析平台。Databricks 的数据湖仓架构集成了业界最优秀的数据仓库和数据湖。
借助 Databricks 内置的 JDBC 驱动程序,只需几分钟即可将 TiDB Yun 对接到 Databricks,随后可以通过 Databricks 分析 TiDB 中的数据。本文主要介绍如何创建 TiDB Yun Developer Tier 集群、如何将 TiDB 对接到 Databricks,以及如何使用 Databricks 处理 TiDB 中的数据。
设置 TiDB Yun Dev Tier 集群
使用 TiDB Yun 前,需进行以下操作:
JDBC URL 稍后将在 Databricks 中使用,请做好记录。
将样例数据导入 TiDB Yun
创建集群后,即可导入样例数据到 TiDB Yun。我们将使用共享单车平台 Capital Bikeshare 的系统样例数据集作为演示。样例数据的使用完全遵循 Capital Bikeshare 公司的数据许可协议。
1. 在集群信息窗格,单击 Import。随后,将出现 Data Import Task 页面。
2. 按如下所示配置导入任务:
3. 配置 Target Database 时,键入 TiDB 集群的 Username 和 Password。
4. 单击 Import,开始导入样例数据。整个过程将持续大约 3 分钟。
5. 返回概览面板,单击 Connect to Get the MyCLI URL。
6. 使用 MyCLI 客户端检查样例数据是否导入成功:
使用 Databricks 连接 TiDB Yun
开始之前,请确保您已经使用自己的账号登录到 Databricks 工作区。如果您没有 Databricks 账号,请先免费注册一个。如果您拥有丰富的 Databricks 使用经验,并且想直接导入笔记本,可跳过(可选)将 TiDB Yun 样例笔记本导入 Databricks。
在本章节中,我们将创建一个新的 Databricks Notebook,并将它关联到一个 Spark 集群,随后通过 JDBC URL 将创建的笔记本连接到 TiDB Yun。
1. 在 Databricks 工作区,按如下所示方式创建并关联 Spark 集群:
2. 在 Databricks 笔记本中配置 JDBC。TiDB 可以使用 Databricks 默认的 JDBC 驱动程序,因此无需配置驱动程序参数:
配置参数说明如下:
3. 检查 TiDB Yun 的连通性:
在 Databricks 中分析数据
只要成功建立连接,即可将 TiDB 数据加载为 Spark DataFrame,并在 Databricks 中分析这些数据。
1. 创建一个 Spark DataFrame 用于加载 TiDB 数据。这里,我们将引用在之前步骤中定义的变量:
2. 查询数据。Databricks 提供强大的图表显示功能,您可以自定义图表类型:
3. 创建一个 DataFrame 视图或一张 DataFrame 表。我们创建一个名为 “trips” 的视图作为示例:
4. 使用 SQL 语句查询数据。以下语句将查询每种类型单车的数量:
5. 将分析结果写入 TiDB Yun:
将 TiDB Yun 样例笔记本导入 Databricks
我们使用的 TiDB Yun 样例笔记本包含使用 Databricks 连接 TiDB Yun 和在 Databricks 中分析 TiDB 数据两个步骤。您可以直接导入该样例笔记本,以便聚焦于分析过程。
总结
本文主要介绍了如何通过 Databricks 使用 TiDB Yun。您可以点击文末【阅读原文】试用 TiDB Yun,仅需几分钟即可部署你的 TiDB 集群。
同时,我们正在编写另一个教程,用来介绍如何通过 TiSpark(TiDB/TiKV 上层用于运行 Apache Spark 的轻量查询层,项目链接:https://github.com/pingcap/tispark)在 TiDB 上使用 Databricks 进行数据分析,敬请期待。
原文链接:https://en.pingcap.com/blog/analytics-on-tidb-yun-with-databricks/(复制链接至浏览器即可查看)
$ mycli -u root -h tidb.xxxxxx.aws.tidbcloud.com -P 4000 (none)> SELECT COUNT(*) FROM bikeshare.trips; +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | 816090 | +----------+ 1 row in set Time: 0.786s
%scala val url = "jdbc:mysql://tidb.xxxx.prod.aws.tidbcloud.com:4000" val table = "bikeshare.trips" val user = "root" val password = "xxxxxxxxxx"
%scala import java.sql.DriverManager val connection = DriverManager.getConnection(url, user, password) connection.isClosed() res2: Boolean = false
%scala val remote_table = spark.read.format("jdbc") .option("url", url) .option("dbtable", table) .option("user", user) .option("password", password) .load()
%scala display(remote_table.select("*"))
%scala remote_table.createOrReplaceTempView("trips")
%sql SELECT rideable_type, COUNT(*) count FROM trips GROUP BY rideable_type ORDER BY count DESC
%scala spark.table("type_count") .withColumnRenamed("type", "count") .write .format("jdbc") .option("url", url) .option("dbtable", "bikeshare.type_count") .option("user", user) .option("password", password) .option("isolationLevel", "NONE") .mode(SaveMode.Append) .save()