Spark2.0读写Cassandra数据(scala)

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Spark2.0读写Cassandra数据(scala)

为了方便查询一些些业务数据，将hdfs或hive中的数据写入到Cassandra的一个大表中。在有实际的业务查询时在根据ID和列名等字段，读取数据。直接先上代码

import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

object CassandraWriteReadDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder
      .appName("capCassandraUpdater")
      .master("local[*]")
      // spark.cassandra.connection.host 可以写入Cassandra多个节点，形成高可用
      .config("spark.cassandra.connection.host", "10.11.12.14,10.11.12.20,10.11.12.23")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions",20)
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
    //读取hive中的表
    val dfFromHive = spark.sql("select * from aarontest.stu_info")
    //将df写入到Cassandra中
    dfFromHive.write
      .format("org.apache.spark.sql.cassandra") //format一定要写
      .option("keyspace", "aarontest") //cassandra的keyspace相当于mysql中的库
      .option("table", "c_staff")
      .option("column", "name")
      .option("column","age")
      //强一致性 ALL，弱一致性ANY 或 ONE 默认是LOCAL_QUORUM，一般为了提高写入效率设置为ONE
      .option("spark.cassandra.output.consistency.level", "ALL")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()
    //从Cassandra读取数据
    val dfFormCassandra = spark.read
      .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
      .option("keyspace", "aarontest").option("table", "c_staff").load()
    //显示五行Cassandra数据
    dfFormCassandra.show(5,false)
    spark.stop()
  }
}

pom.xml文件中要添加

<dependency>
	<groupId>com.datastax.spark</groupId>
	<artifactId>spark-cassandra-connector_2.11</artifactId>
	<version>2.3.1</version>
</dependency>

在用 spark-submit提交的时候一定要加载两个jar包 spark-cassandra-connector_2.11-2.3.1.jar 和 jsr166e-1.1.0.jar。加载jar包的方式很多，只要在spark任务运行时能读取到这两个jar包即可。下面使用 –jars 的方式演示

#!/bin/sh
/usr/local/package/spark-2.3.2-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--class aarontest.CassandraWriteReadDemo \
--jars hdfs://ns/lib/spark-cassandra-connector_2.11-2.3.1.jar,hdfs://ns/lib/jsr166e-1.1.0.jar \
hdfs://ns/jars/CassandraWriteReadDemo.jar

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