spark导入doris的几种方式

本文主要介绍通过spark导入doris的3种方式。

1.最简单的方式：jdbc

jdbc 方式需要引入mysql-connector-java的依赖

    mysql
    mysql-connector-java
    5.1.48

代码demo

	.....


    df.show()
    df
      .write
      .format("jdbc")
      .mode(SaveMode.Append)
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("url", "jdbc:mysql://xxxx:xx/xx?rewriteBatchedStatements=true")
      .option("batchsize", "10000")
      .option("user", "xxxx")
      .option("password", "xxxx")
      .option("isolationLevel", "NONE")
      .option("dbtable", "xxxxxx")
      .save()

注意：

一定要添加?rewriteBatchedStatements=true参数，不然导入速度会很慢。

2.Doris官方推荐的方式：Spark Doris Connector

Spark Doris Connector 可以支持通过 Spark 读取 Doris 中存储的数据，也支持通过Spark写入数据到Doris。

代码库地址：https://github.com/apache/doris-spark-connector

• 支持从Doris中读取数据
• 支持Spark DataFrame批量/流式 写入Doris
• 可以将Doris表映射为DataFrame或者RDD，推荐使用DataFrame。
• 支持在Doris端完成数据过滤，减少数据传输量。

版本兼容：

Connector	Spark	Doris	Java	Scala
1.2.0	3.2, 3.1, 2.3	1.0 +	8	2.12, 2.11
1.1.0	3.2, 3.1, 2.3	1.0 +	8	2.12, 2.11
1.0.1	3.1, 2.3	0.12 - 0.15	8	2.12, 2.11

使用已经编译好的版本

可在https://repo.maven.apache.org/maven2/org/apache/doris/下载需要的jar包 但是可供选择的版本比较少，目前只有下图中的3个。

自行编译

编译步骤：

1. 修改custom_env.sh.tpl文件，重命名为custom_env.sh
2. 在源码目录下执行： sh build.sh 根据提示输入你需要的 Scala 与 Spark 版本进行编译。

编译成功后，会在 dist 目录生成目标jar包，如：spark-doris-connector-3.2_2.12-1.2.0-SNAPSHOT.jar。 将此文件复制到 Spark 的 ClassPath 中即可使用 Spark-Doris-Connector。

例如，Local 模式运行的 Spark，将此文件放入 jars/ 文件夹下。Yarn集群模式运行的Spark，则将此文件放入预部署包中。

例如将 spark-doris-connector-3.2_2.12-1.2.0-SNAPSHOT.jar 上传到 hdfs 并在 spark.yarn.jars 参数上添加 hdfs 上的 Jar 包路径

1. 上传 spark-doris-connector-3.2_2.12-1.2.0-SNAPSHOT.jar 到hdfs。

hdfs dfs -mkdir /spark-jars/
hdfs dfs -put /your_local_path/spark-doris-connector-3.2_2.12-1.2.0-SNAPSHOT.jar /spark-jars/

1. 在集群中添加 spark-doris-connector-3.2_2.12-1.2.0-SNAPSHOT.jar 依赖。

spark.yarn.jars=hdfs:///spark-ja