最佳实践 | 在 EMR Serverless Spark 中实现 Doris 读写操作

其他 2025-04-08 07:39:07 阅读次数: 0

背景信息

EMR Serverless Spark 是一款面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理和模型训练的全流程。同时，它100%兼容开源 Spark 生态，能够无缝集成到客户现有的数据平台。使用 EMR Serverless Spark，企业可以更专注于数据处理分析和模型训练调优，提高工作效率。

Apache Doris是一个高性能、实时的分析型数据库，能够较好地满足报表分析、即席查询、数据湖联邦查询加速等使用场景。更多信息，请参见Apache Doris 简介。

基于Apache Doris官方提供的Spark Connector，EMR Serverless Spark可以在开发时添加对应的配置来连接Doris。通过结合Apache Doris与EMR Serverless Spark，您可以高效地进行数据读取、写入和分析操作，从而实现端到端的数据处理流程。

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前提条件

已创建Serverless Spark工作空间，详情请参见创建工作空间。
已创建Doris集群。

如果是在EMR on ECS创建包含Doris服务的数据分析（OLAP）集群，详情请参见创建集群。本文以在EMR on ECS创建包含Doris服务的集群为例，后续简称EMR Doris集群。

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使用限制

EMR Serverless Spark引擎的版本要求为esr-2.5.0、esr-3.1.0、esr-4.1.0及以上版本。

操作流程

步骤一：获取Doris Spark Connector JAR并上传至OSS

您需要查阅Doris的官方文档 Spark Doris Connector。该文档通常会列出不同版本的连接器与不同版本的 Spark 引擎的兼容情况。您需要确认您正在使用的 Spark 版本与 Doris Spark Connector 版本之间的兼容性。

访问Doris Spark Connector的GitHub仓库，选择合适的版本进行下载。

Doris Spark Connector JAR包的命名格式为 spark-doris-connector-spark-${spark_version}-${connector_version}.jar。例如，您使用的引擎版本为esr-3.1.0 (Spark 3.4.3, Scala 2.12)，则可以下载 spark-doris-connector-spark-3.4-24.0.0.jar。

将下载的Spark Connector JAR上传至阿里云OSS中，上传操作可以参见简单上传。

步骤二：创建网络连接

EMR Serverless Spark需要能够打通与EMR Doris集群之间的网络才可以正常访问Doris服务。更多网络连接信息，请参见EMR Serverless Spark与其他VPC间网络互通。

重要：配置安全组规则时，端口范围请根据实际需求选择性开放必要的端口。端口范围的取值为1~65535。本文示例需开启HTTP 端口（8031）、RPC 端口（9061）以及Webserver端口（8041）。

步骤三：在EMR Doris集群中创建库表

使用SSH方式登录集群，详情请参见登录集群。
执行以下命令，连接EMR Doris集群。

mysql -h127.0.0.1  -P 9031 -uroot

创建数据库和表。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS testdb;
USE testdb;
CREATE TABLE test (    id INT,     name STRING) PROPERTIES("replication_num" = "1");

4. 插入测试数据。

INSERT INTO test VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');

5. 查询数据。

SELECT * FROM test;

返回信息如下图所示。

步骤四：EMR Serverless Spark读取Doris表

使用 SQL 会话读 Doris 表

创建SQL会话，详情请参见管理SQL会话。

创建会话时，在引擎版本下拉列表中选择与Doris Spark Connector版本对应的引擎版本，在网络连接中选择步骤二中创建好的网络连接，并在Spark配置中添加以下参数来加载Doris Spark Connector。

spark.user.defined.jars  oss://<bucketname>/path/connector.jar

其中，oss://<bucketname>/path/connector.jar为您步骤一中上传至OSS的Doris Spark Connector的路径。例如，oss://emr-oss/spark/spark-doris-connector-spark-3.4-24.0.0.jar。

在数据开发页面，选择创建一个SQL > SparkSQL类型的任务，然后在右上角选择创建好的SQL会话。

更多操作，请参见SparkSQL开发。（链接：https://x.sm.cn/BJPDwLp)

拷贝如下代码到新增的SparkSQL页签中，并根据需要修改相应的参数信息，然后单击运行。

CREATE TEMPORARY VIEW testUSING dorisOPTIONS(  "table.identifier" = "testdb.test",  "fenodes" = "<doris_address>:<http_port>",  "user" = "<user>",  "password" = "<password>");
SELECT * FROM test;

其中，涉及参数信息说明如下。

如果能够正常返回数据，则表明配置正确。

使用 Notebook 会话读 Doris 表

创建Notebook会话，详情请参见管理Notebook会话。

创建会话时，在引擎版本下拉列表中选择与Doris Spark Connector版本对应的引擎版本，在网络连接中选择步骤二中创建好的网络连接，并在Spark配置中添加以下参数来加载Doris Spark Connector。

spark.user.defined.jars  oss://<bucketname>/path/connector.jar

其中，oss://<bucketname>/path/connector.jar 为您步骤一中上传至OSS的Doris Spark Connector的路径。例如，oss://emr-oss/spark/spark-doris-connector-spark-3.4-24.0.0.jar。

在数据开发页面，选择创建一个Python > Notebook类型的任务，然后在右上角选择创建的Notebook会话。

更多操作，请参见管理Notebook会话。

拷贝如下代码到新增的Notebook页签中，并根据需要修改相应的参数信息，然后单击运行。

dorisSparkDF = spark.read.format("doris") \  .option("doris.table.identifier", "testdb.test") \  .option("doris.fenodes", "<doris_address>:<http_port>") \  .option("user", "<user>") \  .option("password", "<password>") \  .load()
  dorisSparkDF.show(3)

其中，涉及参数信息说明如下。

如果能够正常返回数据，则表明配置正确。

步骤五：EMR Serverless Spark写入Doris表

使用 SQL 会话写 Doris 表

拷贝如下代码到前一个步骤中新增的SparkSQL页签中，并根据需要修改相应的参数信息，然后单击运行。

CREATE TEMPORARY VIEW test_writeUSING dorisOPTIONS(  "table.identifier" = "testdb.test",  "fenodes" = "<doris_address>:<http_port>",  "user" = "<user>",  "password" = "<password>");
INSERT INTO test_write VALUES (4, 'd'), (5, 'e');SELECT * FROM test_write;

如果能够返回以下数据，则表明数据写入成功。

使用 Notebook 会话写 Doris 表

拷贝如下代码到前一个步骤中新增的Notebook页签中，并根据需要修改相应的参数信息，然后单击运行。

data = [(7, 'f'), (8, 'g')]mockDataDF = spark.createDataFrame(data, ["id", "name"])mockDataDF.write.mode("append").format("doris") \  .option("doris.table.identifier", "testdb.test") \  .option("doris.fenodes", "<doris_address>:<http_port>") \  .option("user", "<user>") \  .option("password", "<password>") \  .save()  dorisSparkDF = spark.read.format("doris") \  .option("doris.table.identifier", "testdb.test") \  .option("doris.fenodes", "<doris_address>:<http_port>") \  .option("user", "<user>") \  .option("password", "<password>") \  .load()
  dorisSparkDF.show(10)

如果能够返回以下数据，则表明数据写入成功。