教你如何让sparksql写mysql的时候支持update操作-木庄网络博客

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1、首先了解背景

spark提供了一个枚举类，用来支撑对接数据源的操作模式

通过源码查看，很明显，spark是不支持update操作的

2、如何让sparkSQL支持update

关键的知识点就是：

我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候：

大概的api是：

dataframe.write
          .format("sql.execution.customDatasource.jdbc")
          .option("jdbc.driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
          .option("jdbc.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test?user=root&password=&useUnicode=true&characterEncoding=gbk&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false")
          .option("jdbc.db", "test")
          .save()

那么在底层中，spark会通过JDBC方言JdbcDialect ，将我们要插入的数据翻译成：

insert into student (columns_1 , columns_2 , ...) values (? , ? , ....)

那么通过方言解析出的sql语句就通过PrepareStatement的executeBatch()，将sql语句提交给mysql，然后数据插入；

那么上面的sql语句很明显，完全就是插入代码，并没有我们期望的 update操作，类似：

UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2

但是mysql独家支持这样的sql语句：

INSERT INTO student (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';

大概的意思就是，如果数据不存在则插入，如果数据存在，则执行update操作；

因此，我们的切入点就是，让sparkSQL内部对接JdbcDialect的时候，能够生成这种sql：

INSERT INTO 表名称 (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';

3、改造源码前，需要了解整体的代码设计和执行流程

首先是：

dataframe.write

调用write方法就是为了返回一个类：DataFrameWriter

主要是因为DataFrameWriter是sparksql对接外部数据源写入的入口携带类，下面这些内容是给DataFrameWriter注册的携带信息

然后在出发save()操作后，就开始将数据写入；

接下来看save()源码：

在上面的源码里面主要是注册DataSource实例，然后使用DataSource的write方法进行数据写入

实例化DataSource的时候：

def save(): Unit = {
    assertNotBucketed("save")
    val dataSource = DataSource(
      df.sparkSession,
      className = source,//自定义数据源的包路径
      partitionColumns = partitioningColumns.getOrElse(Nil),//分区字段
      bucketSpec = getBucketSpec,//分桶(用于hive)
      options = extraOptions.toMap)//传入的注册信息
    //mode：插入数据方式SaveMode ， df：要插入的数据
    dataSource.write(mode, df)
  }

然后就是dataSource.write(mode, df)的细节，整段的逻辑就是：

根据providingClass.newInstance()去做模式匹配，然后匹配到哪里，就执行哪里的代码；

然后看下providingClass是什么：

拿到包路径.DefaultSource之后，程序进入：

那么如果是数据库作为写入目标的话，就会走：dataSource.createRelation，直接跟进源码：

很明显是个特质，因此哪里实现了特质，程序就会走到哪里了；

实现这个特质的地方就是：包路径.DefaultSource ，然后就在这里面去实现数据的插入和update的支持操作；

4、改造源码

根据代码的流程，最终sparkSQL 将数据写入mysql的操作，会进入：包路径.DefaultSource这个类里面；

也就是说，在这个类里面既要支持spark的正常插入操作(SaveMode)，还要在支持update；

如果让sparksql支持update操作，最关键的就是做一个判断，比如：

if(isUpdate){
    sql语句：INSERT INTO student (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';
}else{
    insert into student (columns_1 , columns_2 , ...) values (? , ? , ....)
}

但是，在spark生产sql语句的源码中，是这样写的：

没有任何的判断逻辑，就是最后生成一个:

INSERT INTO TABLE (字段1 ， 字段2....) VALUES (? , ? ...)

所以首要的任务就是，怎么能让当前代码支持：ON DUPLICATE KEY UPDATE

可以做个大胆的设计，就是在insertStatement这个方法中做个如下的判断

def insertStatement(conn: Connection, savemode:CustomSaveMode , table: String, rddSchema: StructType, dialect: JdbcDialect)
      : PreparedStatement = {
    val columns = rddSchema.fields.map(x => dialect.quoteIdentifier(x.name)).mkString(",")
    val placeholders = rddSchema.fields.map(_ => "?").mkString(",")
    if(savemode == CustomSaveMode.update){
        //TODO 如果是update，就组装成ON DUPLICATE KEY UPDATE的模式处理
        s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders) ON DUPLICATE KEY UPDATE $duplicateSetting"
    }esle{
        val sql = s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders)"
        conn.prepareStatement(sql)
    }
    
  }

这样，在用户传递进来的savemode模式，我们进行校验，如果是update操作，就返回对应的sql语句！

所以按照上面的逻辑，我们代码这样写：

这样我们就拿到了对应的sql语句；

但是只有这个sql语句还是不行的，因为在spark中会执行jdbc的prepareStatement操作，这里面会涉及到游标。

即jdbc在遍历这个sql的时候，源码会这样做：

看下makeSetter：

所谓有坑就是：

insert into table (字段1 , 字段2, 字段3) values (? , ? , ?)

那么当前在源码中返回的数组长度应该是3：

val setters: Array[JDBCValueSetter] = rddSchema.fields.map(_.dataType)
        .map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray

但是如果我们此时支持了update操作，既：

insert into table (字段1 , 字段2, 字段3) values (? , ? , ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE 字段1 = ?,字段2 = ?,字段3=?;

那么很明显，上面的sql语句提供了6个？，但在规定字段长度的时候只有3

这样的话，后面的update操作就无法执行，程序报错！

所以我们需要有一个识别机制，既：

if(isupdate){
    val numFields = rddSchema.fields.length * 2
}else{
    val numFields = rddSchema.fields.length
}

row[1,2,3] setter(0,1) //index of setter , index of row setter(1,2) setter(2,3) setter(3,1) setter(4,2) setter(5,3)

所以在prepareStatment中的占位符应该是row的两倍，而且应该是类似这样的一个逻辑

因此，代码改造前样子：

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教你如何让sparksql写mysql的时候支持update操作

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1、首先了解背景

2、如何让sparkSQL支持update

3、改造源码前，需要了解整体的代码设计和执行流程

4、改造源码

数据库系统概念第6版

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