SparkDataFrame操作OpenLooKeng

前言

前几天领导让用spark集成openLooKeng，可能熟悉openLooKeng的朋友知道openLooKeng是个基于sql的计算引擎，并非存储数据的软件；那么有人就会问了，既然你spark是计算引擎，openLooKeng也是计算引擎不存数据，那么为什么还要用spark集成openLooKeng；问就是我负责的项目特殊，领导要求先把项目的生态圈丰富起来！

openLooKeng介绍

因为要集成openLooKeng，所以先了解一下openLooKeng是什么，怎么操作

openLooKeng是一个跨数据源、【数据中心】的SQL计算引擎（不存数据），通过连接器对接RDBMS和NOSQL，甚至流数据Kafka，提到计算层（内存），实现统一SQL入口和视图，用于交互式查询分析

官网地址

openLooKeng安装：自动部署地址
因为是自己测试使用，就使用的官网的一键安装命令安装的：

wget -O - https://download.openlookeng.io/install.sh|bash

#默认安装到/opt/路径下

注意：安装后自动就运行openLooKeng了（中间什么操作都没做），但我安装运行时一直卡着下面这个地方(至少十分钟)：

后来实在是等不下去了，看日志才发现是报错了，错误见下图：

然后百度了这个错误，修改了配置文件：
/opt/openlookeng/hetu-server-1.6.0/etc/catalog/memory.properties

connector.name=memory
memory.max-data-per-node=6GB
memory.spill-path=/opt/openlookeng/memory/spill

官网解释，其实这也不能怪我，毕竟通过自动部署，你直接启动openLooKeng了，我哪有时间修改配置文件，对不对。。

#启动openLooKeng
/opt/openlookeng/bin/start.sh

#通过命令访问openLooKeng
/opt/openlookeng/bin/openlk-cli

通过openlk-cli操作时，需要了解openLooKeng的sql语法：https://openlookeng.io/zh-cn/docs/docs/sql/alter-schema.html

openLooKeng提供的也有Web页面，访问ip:8090就是openLooKeng的WebUI页面（前提是你没改配置文件中的端口号），账号随便输即可进入

openLooKeng默认提供了4个数据源，但还是集成自己的数据源测试比较方便（毕竟数据都是自己了解的），这里我集成了mysql和mongodb（如下图），集成方式直接参考openLooKeng官网即可；

在此页面上，可以直接通过sq操作不同数据源中的数据，包括不同数据源之间数据的关联查询

SparkDataFrame读取openLooKeng

• pom依赖

	io.hetu.core
	hetu-jdbc
	1.6.0

• 代码（通过jdbc连接openLooKeng）

val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[4]")
val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

val df = spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:lk://127.0.0.1:8090/catalog/schema")
      .option("dbtable", "tbname")
      .option("driver", "io.hetu.core.jdbc.OpenLooKengDriver")
      .option("user", "openLooKeng的username")
      .option("password","openLooKeng的password")
      .load()

//注意：这里driver需要注意一下，openLooKeng官网说驱动是自动加载的，不需要写；
//我自己写测试类本地运行时也没写driver属性也可以正常运行
//但可能由于我负责的项目的特殊性，不写driver在yarn上会报错，所以这里还是推荐写上
//openLooKeng官网驱动不需要写的地址：https://openlookeng.io/zh-cn/docs/docs/installation/jdbc.html