基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-Spark 分析-阿里云开发者社区

基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-Spark 分析

2021-09-03 413

版权

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简介： ## 前言上一章节[《基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-数据操作篇》](https://ata.alibaba-inc.com/articles/213053) 为大家介绍了如何读写表格存储Tablestore中的数据。可以看到，无论是主键读写还是索引查询，都属于在线实时查询的场景。这些场景都要求某个查询或某个任务的服务响应时间极低（秒级别甚至毫秒级别）。然而，在共享充电宝场景

前言

上一章节《基于Tablestore的一站式物联网存储解决方案-数据操作篇》为大家介绍了如何读写表格存储Tablestore中的数据。可以看到，无论是主键读写还是索引查询，都属于在线实时查询的场景。这些场景都要求某个查询或某个任务的服务响应时间极低（秒级别甚至毫秒级别）。然而，在共享充电宝场景中，会出现一些离线分析的场景，可能在一次任务中会涉及对表格存储数据进行复杂的计算、分析。本文主要介绍如何通过Spark SQL分析表格存储Tablestore中的数据，以及分析结果的可视化展示。

流批计算场景

在共享充电宝场景中，会出现诸多离线分析类的需求。例如：

批计算
- 每天定时统计各省份的营收情况
- 计算各个时间段内的充电宝租赁比例。
- 计算各个厂商的机柜损坏比例。
流计算
- 实时生成机柜营收报表。并回写到Tablestore表中。

实现方案

这里以表格存储Tablestore作为存储库，通过Spark计算引擎访问表格存储。Spark可对表格存储中的数据进行复杂的计算、分析。对于批计算场景，Tablestore on Spark提供了自动选择索引、分区裁剪、动态指定Split、谓词下推等功能，可降低服务端数据出口量，提升Spark任务执行速度。对于流计算，基于表格存储的通道服务实现，在保证at-least-once语义的基础上，完成Spark流式消费和计算。通道服务Channel与RDD的分区一一绑定，通过扩展数据表分区进而扩展通道Channel数量，完成数据吞吐量的线性扩展。

Spark访问表格存储的方式有E-MapReduce SQL或者DataFrame编程方式。这里以E-MapReduce SQL方式为例，介绍实现步骤与场景解决方案。更多关于Spark访问表格存储的介绍请参考表格存储文档Spark/SparkSQL。

实现步骤

创建Spark外部表

登录阿里云控制台，创建EMR-MapReduce Hadoop集群。创建流程请参考创建集群。
下载emr-datasources_shaded_2.11-2.2.0-SNAPSHOT.jar包，并上传至EMR Header服务器。
执行命令启动Spark-sql命令行。其中替换为上传的jar包版本。

命令：spark-sql --jars emr-datasources_shaded_2.11-.jar --master yarn --num-executors 32 --executor-memory 2g --executor-cores 2

创建Spark外表。
1. 批计算。
  1. 创建语句请参考参考文档底部附录，这里分别建立cabinet、cabinet_time、order三张外表。
  2. 执行SQL语句。参考结果展示。
2. 流计算。
  1. 执行streaming-sql命令。

  2. 创建order_stream外表、创建order_sink结果表、创建order_stream_view视图。创建脚本见文档地步**附录**。
  2. 登录Tablestore控制台，创建增量类型通道，并记录TunnelID。通道创建步骤请参考[创建通道](https://help.aliyun.com/document_detail/102491.html?spm=a2c4g.11186623.6.667.3dbc32b51VVnNR)。
  2. 开启流任务，执行SQL语句。参考**结果展示**。
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

结果展示

批计算

计算各个厂商的机柜损坏比例。

select cabinet_manufacturers as cm,sum(cabinet_damage_size)/sum(cabinet_powerbank_size) as damage_percent from cabinet group by cabinet_manufacturers;
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

统计各个省份的营收总额。

select cabinet_province, sum(ceiling((order_end_time-order_start_time)/3600000)*cabinet_pricePerHour) from order where order_end_time > 0 group by cabinet_province; 
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

计算湖北省2021年1月1日中，各个时间点维度上的平均租赁比例。

select from_unixtime(cabinet_state_timestamp/1000, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as time, sum(cabinet_powerbank_size-cabinet_available_size)/sum(cabinet_powerbank_size)from cabinet_time where cabinet_state_timestamp >= 1609430400000 and cabinet_state_timestamp <= 1609516799000 and cabinet_province='湖北省' group by cabinet_state_timestamp order by time;  
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

流计算

计算每个机柜的营收总额，并将结果回写到Tablestore的ots_sink表中。

CREATE STREAM job1
options(
checkpointLocation='/tmp/spark/cp/job1',
outputMode='update'
)
INSERT INTO order_sink
select cabinet_ID,sum(ceiling((order_end_time-order_start_time)/3600000)*cabinet_pricePerHour) as totalPrice,count(cabinet_ID) as orderNum from order_stream_view group by cabinet_ID;
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

回写ots_sink表的结果示例

小结

本章节通过表格存储Tablestore与Spark结合使用，采用Spark SQL的方式，实现了共享充电宝案例的流批计算场景。除了上述的访问方式以外，也可以采用DataFrame编程的方式访问Tablestore中的数据。更多关于Tablestore On Spark的介绍，请参考官网文档Spark/Spark SQL。下一章章节将为大家介绍Data Lake Analytics在Tablestore中的使用。

附录

创建cabinet外部表，同时连接多元索引（批计算）

DROP TABLE IF EXISTS cabinet;
CREATE TABLE cabinet (
cabinet_Md5ID STRING,cabinet_ID STRING,
cabinet_available_size LONG, cabinet_damage_size LONG, cabinet_geo STRING, 
cabinet_isonline STRING, cabinet_location STRING, cabinet_manufacturers STRING,
cabinet_overhaul_time LONG, cabinet_powerPercent DOUBLE, cabinet_powerbank_size LONG,
cabinet_pricePerHour DOUBLE, cabinet_province STRING, cabinet_type STRING COMMENT "geo stored in string format"
)
USING tablestore
OPTIONS(
endpoint="这里填Tablestore实例vpc地址",
access.key.id="这里填写access key",
access.key.secret="这里填写access secret",
instance.name="这里填写Tablestore实例名",
table.name="这里填写Tablesotre元数据表名",
search.index.name="这里填写Tablestore多元索引名",
max.split.count=64,
push.down.range.long = false,
push.down.range.string = false
);
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

创建cabinet_time外部表，同时连接多元索引（批计算）

DROP TABLE IF EXISTS cabinet_time;
CREATE TABLE cabinet_time (
cabinet_Md5ID STRING,cabinet_ID STRING,cabinet_state_timestamp LONG,
cabinet_available_size LONG, cabinet_damage_size LONG, cabinet_geo STRING, 
cabinet_isonline STRING, cabinet_location STRING, cabinet_manufacturers STRING,
cabinet_overhaul_time LONG, cabinet_powerPercent DOUBLE, cabinet_powerbank_size LONG,
cabinet_pricePerHour DOUBLE, cabinet_province STRING, cabinet_type STRING COMMENT "geo stored in string format"
)
USING tablestore
OPTIONS(
endpoint="这里填Tablestore实例vpc地址",
access.key.id="这里填写access key",
access.key.secret="这里填写access secret",
instance.name="这里填写Tablestore实例名",
table.name="这里填写Tablesotre元数据时序表名",
search.index.name="这里填写Tablestore多元索引名",
max.split.count=64,
push.down.range.long = false,
push.down.range.string = false
);
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

创建order外部表，同时连接多元索引（批计算）

DROP TABLE IF EXISTS order;
CREATE TABLE order (
order_Md5ID STRING,order_ID STRING,
cabinet_ID STRING, cabinet_geo STRING, cabinet_pricePerHour DOUBLE, 
cabinet_province STRING, cabinet_type STRING, order_end_time LONG,
order_isRevert BOOLEAN, order_lose_pay DOUBLE, order_phone STRING,
order_start_time LONG COMMENT "geo stored in string format"
)
USING tablestore
OPTIONS(
endpoint="这里填Tablestore实例vpc地址",
access.key.id="这里填写access key",
access.key.secret="这里填写access secret",
instance.name="这里填写Tablestore实例名",
table.name="这里填写Tablesotre订单表名",
search.index.name="这里填写Tablestore多元索引名",
max.split.count=64,
push.down.range.long = false,
push.down.range.string = false
);
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

创建order_stream外部表（流计算）

DROP TABLE IF EXISTS order_stream;
CREATE TABLE order_stream
USING tablestore
OPTIONS(
endpoint="这里填Tablestore实例vpc地址",
access.key.id="这里填写access key",
access.key.secret="这里填写access secret",
instance.name="这里填写Tablestore实例名",
table.name="这里填写Tablesotre订单表名",
catalog='{"columns": {"cabinet_ID": {"type":"string"}, "cabinet_pricePerHour": {"type":"double"},"order_start_time": {"type":"long"}, "order_end_time": {"type":"long"}}}'
);
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

创建order_sink结果表（流计算）

DROP TABLE IF EXISTS order_sink;
CREATE TABLE order_sink
USING tablestore
OPTIONS(
endpoint="这里填Tablestore实例vpc地址",
access.key.id="这里填写access key",
access.key.secret="这里填写access secret",
instance.name="这里填写Tablestore实例名",
table.name="这里填写Tablesotre结果表名，示例中为‘order_sink’",
catalog='{"columns": {"cabinetID": {"type": "string"},"totalPrice": {"type": "double"}, "orderNum": {"type": "long"}}}'
);
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

创建order_stream_view视图（流计算）

CREATE SCAN order_stream_view ON order_stream USING STREAM
OPTIONS(
tunnel.id="87f0de2c-40ab-4f9d-80ab-630961ebea27", 
maxoffsetsperchannel="10000");
        
          
        
        
        
          
          AI 代码解读

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流批计算场景

实现方案

实现步骤

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物联网

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