小 T 导读： 想用 Spark 对接 TDengine？保姆级教程来了。
0、前言
TDengine 是由涛思数据开发并开源的一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库（Time-Series Database）。
在上一篇文章中，我们示范了如何使用 Apache Flink 连接 TDengine，使用 Apache Spark 的小伙伴们已经迫不及待地等待续集了。
相对于 Flink，Spark 对接起来就简单多了。
1、技术实现
Spark 本身封装了 JDBC 的方法，所以我们直接使用 Spark 官网的示例代码就可以完成对接了。
2、示例代码
package com.taosdata.java; import org.apache.spark.sql.Dataset;import org.apache.spark.sql.Row;import org.apache.spark.sql.SaveMode;import org.apache.spark.sql.SparkSession;import org.apache.spark.sql.jdbc.JdbcDialect;import org.apache.spark.sql.jdbc.JdbcDialects;public class SparkTest{ public static void main(String[] args) { // 数据库配置 String url = "jdbc:TAOS://u05:6030/tt?user=root&password=taosdata"; String driver = "com.taosdata.jdbc.TSDBDriver"; String dbtable = "t1"; SparkSession sparkSession = SparkSession.builder() .appName("DataSourceJDBC") // 设置应用名称 .master("local") // 本地单线程运行 .getOrCreate(); // 创建DataFrame Dataset<Row> df = sparkSession .read() // 返回一个DataFrameReader，可用于将非流数据作为DataFrame读取 .format("jdbc") // JDBC数据源 .option("url", url) .option("driver", driver) .option("query", "select * from tt.meters limit 100") // 二选一，sql语句或者表 .load(); // 将DataFrame的内容显示 df.show(); df.write() // 返回一个DataFrameWriter，可用于将DataFrame写入外部存储系统 .format("jdbc") // JDBC数据源 .mode(SaveMode.Append) // 如果第一次生成了，后续会追加 .option("url", url) .option("driver", driver) .option("dbtable", "test.meters") // 表名 .save(); sparkSession.stop(); }}
3、简单测试 JNI 读写
1) 环境准备：
a) Spark 安装&启动：
- wget www.apache.org/dyn/closer.…
- tar zxf spark-3.2.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /usr/local
b) TDengine Database 环境准备：
-
创建原始数据：
- create database tt;
- create table tt.meters (ts TIMESTAMP,vol INT) ;
- insert into meters values(now,220);
-
创建目标数据库表：
- create database test;
- create table test.meters (ts TIMESTAMP,vol INT) ;
2) 打包编译：
源码位置： github.com/liuyq-617/T…
mvn clean package
3) 程序启动：
spark-submit –master local –name TDenginetest –class com.taosdata.java.SparkTest /testSpark-1.0-SNAPSHOT-dist.jar
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读取数据
- 读取的数据直接打印在控制台
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写入数据
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select * from test.meters;
- 可以查询到刚插入的数据
-
4、小结
Spark 本身支持 JDBC 的方式来进行读写，我们无需做更多适配，数据接入可以做到无缝衔接。
想了解更多 TDengine Database的具体细节，欢迎大家在GitHub上查看相关源代码。
