spark sql实践开发后端引擎

写在前面：

        一转眼的时间，2024年了，翻看了一下博客首页，已有8年的码领，自从去年开启博客关注才能预览，至今已有1500个粉丝，比其他短视频平台的粉丝还要多，经年累月，8年一瞬，在码代码的道路上越来越不快乐，为何不快乐，因为寻觅不到快乐的源泉。

                                                                                             ------------- “何以解忧，唯有暴富”

需求

        开发一个系统，主要是将数仓中治理完用于检索的数据灌入​Elasticsearch​中，一般情况，开源的一些系统都可以满足情况，包括自己编写代码实现。系统开发主要用于数据产品的产品化，需要开发界面和后续开发完成软著的申请

设计思路

        使用spark sql进行处理，之前也调研了抽象语法树生成代码的方式，也能实现功能，相对于sparksql方式稍显复杂，spark sql只需要将sql 字符串传入，生成临时试图，多表关联也可以通过参数传入，多表join将sql传入，并将需要用到的配置以参数方式传入，这样jar报的编码只需要对应一个模板主类入口，其他的参数从前端页面上配置传入。

主要代码

object DataToEs {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val table_name = args(0)
    val filter_expr = args(1)
    val primary_query = args(2)
    val patient_join = args(3)
    val where_expr = args(4)
    val sql_str = args(5)
    val es_index = args(6)

    val spark: SparkSession = SparkSession....

    val df: DataFrame = spark.read.jdbc(JdbcConfig.URL, SchemaConst.schemaName + table_name, JdbcConfig.getProperties)

   
    df.createOrReplaceTempView(table_name)

    val sql_df: DataFrame = spark.sql(sql_str)
    sql_df.printSchema()

    sql_df.show()
    val es_df_no_null = sql_df.filter(where_expr)
    es_df_no_null.saveToEs(es_index, EsConfig.es_index_routing_patient_id_config)
    spark.stop()
  }
}

多表join 多几个 df.createOrReplaceTempView(table_name) ，将代码打成jar包，系统前端页面参数通过服务端传入并提交执行在大数据集群节点