技术栈

• spark 2.4.4
• hadoop 3.1.x
• hive > 2.3.3
• kafka 1.x,2.x
• scala 2.11.12
• java 1.8
• hbase < 1.3.6 (可选)

提示

zdh_server改名为zdh_spark
zdh 分2部分,前端配置+后端数据ETL处理,此部分只包含ETL处理
前端配置项目 请参见项目 https://github.com/zhaoyachao/zdh_web
zdh_web 和zdh_server 保持同步 大版本会同步兼容 如果zdh_web 选择版本1.0 ,zdh_server 使用1.x 都可兼容
二次开发同学 请选择dev 分支,dev 分支只有测试通过才会合并master,所以master 可能不是最新的,但是可保证可用性

在线预览

http://zycblog.cn:8081/login
用户名：zyc
密码：123456

服务器资源有限,界面只供预览,不包含数据处理部分,谢码友们手下留情    

项目介绍

数据采集ETL处理,通过spark 平台抽取数据,并根据etl 相关函数,做数据处理
新增数据源需要继承ZdhDataSources 公共接口,重载部分函数即可

项目编译打包

项目采用maven 管理
打包命令,在当前项目目录下执行
window: mvn package -Dmaven.test.skip=true 

项目需要的jar 会自动生成到zdh_spark-xxxx-RELEASE 目录下

部署

1 拷贝zdh_spark-xxxx-RELEASE到服务器(linux)
2 拷贝zdh_spark-xxxx-RELEASE/copy_spark_jars 目录下的jar 拷贝到spark home 目录下的jars 目录
3 修改zdh_spark-xxxx-RELEASE/conf/datasources.propertites
4 修改zdh_spark-xxxx-RELEASE/conf/log4j.propertites
5 配置系统spark环境变变量SPARK_HOME
6 启动脚本 start_server.sh

启动脚本

注意项目需要用到log4j.properties 需要单独放到driver 机器上,启动采用client 模式
  

停止脚本

 kill `ps -ef |grep SparkSubmit |grep zdh_server |awk -F ' ' '{print $2}'`

个人联系方式

邮件：[email protected]

FAQ

使用tidb 连接时,需要在zdh_server 启动配置文件中添加如下配置
spark.tispark.pd.addresses 192.168.1.100:2379
spark.sql.extensions org.apache.spark.sql.TiExtensions

版本更新说明

• v5.1.1 修复http数据源
• v5.3.0 优化pom文件