如何使 Spark SQL 支持 MySQL 的 Update 操作？

各位小伙伴们，大家好呀！看看今天我又给各位带来了什么文章？本文标题是《如何使 Spark SQL 支持 MySQL 的 Update 操作？》，很明显是关于数据库的文章哈哈哈，其中内容主要会涉及到等等，如果能帮到你，觉得很不错的话，欢迎各位多多点评和分享！

除了支持：Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore；还要在支持update操作

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：

改造后的样子：

try {
      if (supportsTransactions) {
        conn.setAutoCommit(false) // Everything in the same db transaction.
        conn.setTransactionIsolation(finalIsolationLevel)
      }
//      val stmt = insertStatement(conn, table, rddSchema, dialect)
      //此处采用最新自己的sql语句，封装成prepareStatement
      val stmt = conn.prepareStatement(sqlStmt)
      println(sqlStmt)
      /**
        * 在mysql中有这样的操作：
        * INSERT INTO user_admin_t (_id,password) VALUES ('1','第一次插入的密码')
        * INSERT INTO user_admin_t (_id,password）VALUES ('1','第一次插入的密码') ON DUPLICATE KEY UPDATE _id = 'UpId',password = 'upPassword';
        * 如果是下面的ON DUPLICATE KEY操作，那么在prepareStatement中的游标会扩增一倍
        * 并且如果没有update操作，那么他的游标是从0开始计数的
        * 如果是update操作，要算上之前的insert操作
        * */
        //makeSetter也要适配update操作，即游标问题

      val isUpdate = saveMode == CustomSaveMode.Update
      val setters: Array[JDBCValueSetter] = isUpdate match {
        case true =>
          val setters: Array[JDBCValueSetter] = rddSchema.fields.map(_.dataType)
            .map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray
          Array.fill(2)(setters).flatten
        case _ =>
          rddSchema.fields.map(_.dataType)
      val numFieldsLength = rddSchema.fields.length
      val numFields = isUpdate match{
        case true => numFieldsLength *2
        case _ => numFieldsLength
      val cursorBegin = numFields / 2
      try {
        var rowCount = 0
        while (iterator.hasNext) {
          val row = iterator.next()
          var i = 0
          while (i 
                  //row.isNullAt 判空,则设置空值
                  if (row.isNullAt(i)) {
                    stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i))
                  } else {
                    setters(i).apply(stmt, row, i, 0)
                  }
                  //说明走到了update阶段
                case false =>
                  if (row.isNullAt(i - cursorBegin)) {
                    //pos - offset
                    stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i - cursorBegin))
                    setters(i).apply(stmt, row, i, cursorBegin)
              }
            }else{
              if (row.isNullAt(i)) {
                stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i))
              } else {
                setters(i).apply(stmt, row, i ,0)
            }
            //滚动游标
            i = i + 1
          }
          stmt.addBatch()
          rowCount += 1
          if (rowCount % batchSize == 0) {
            stmt.executeBatch()
            rowCount = 0
        }
        if (rowCount > 0) {
          stmt.executeBatch()
      } finally {
        stmt.close()
        conn.commit()
      committed = true
      Iterator.empty
    } catch {
      case e: SQLException =>
        val cause = e.getNextException
        if (cause != null && e.getCause != cause) {
          if (e.getCause == null) {
            e.initCause(cause)
          } else {
            e.addSuppressed(cause)
        throw e
    } finally {
      if (!committed) {
        // The stage must fail.  We got here through an exception path, so
        // let the exception through unless rollback() or close() want to
        // tell the user about another problem.
        if (supportsTransactions) {
          conn.rollback()
        conn.close()
      } else {
        // The stage must succeed.  We cannot propagate any exception close() might throw.
        try {
          conn.close()
        } catch {
          case e: Exception => logWarning("Transaction succeeded, but closing failed", e)

// A `JDBCValueSetter` is responsible for setting a value from `Row` into a field for
  // `PreparedStatement`. The last argument `Int` means the index for the value to be set
  // in the SQL statement and also used for the value in `Row`.
  //PreparedStatement, Row, position , cursor
  private type JDBCValueSetter = (PreparedStatement, Row, Int , Int) => Unit

  private def makeSetter(
      conn: Connection,
      dialect: JdbcDialect,
      dataType: DataType): JDBCValueSetter = dataType match {
    case IntegerType =>
      (stmt: PreparedStatement, row: Row, pos: Int,cursor:Int) =>
        stmt.setInt(pos + 1, row.getInt(pos - cursor))
    case LongType =>
        stmt.setLong(pos + 1, row.getLong(pos - cursor))
    case DoubleType =>
        stmt.setDouble(pos + 1, row.getDouble(pos - cursor))
    case FloatType =>
        stmt.setFloat(pos + 1, row.getFloat(pos - cursor))
    case ShortType =>
        stmt.setInt(pos + 1, row.getShort(pos - cursor))
    case ByteType =>
        stmt.setInt(pos + 1, row.getByte(pos - cursor))
    case BooleanType =>
        stmt.setBoolean(pos + 1, row.getBoolean(pos - cursor))
    case StringType =>
//        println(row.getString(pos))
        stmt.setString(pos + 1, row.getString(pos - cursor))
    case BinaryType =>
        stmt.setBytes(pos + 1, row.getAs[Array[Byte]](pos - cursor))
    case TimestampType =>
        stmt.setTimestamp(pos + 1, row.getAs[java.sql.Timestamp](pos - cursor))
    case DateType =>
        stmt.setDate(pos + 1, row.getAs[java.sql.Date](pos - cursor))
    case t: DecimalType =>
        stmt.setBigDecimal(pos + 1, row.getDecimal(pos - cursor))
    case ArrayType(et, _) =>
      // remove type length parameters from end of type name
      val typeName = getJdbcType(et, dialect).databaseTypeDefinition
        .toLowerCase.split("\\(")(0)
        val array = conn.createArrayOf(
          typeName,
          row.getSeq[AnyRef](pos - cursor).toArray)
        stmt.setArray(pos + 1, array)
    case _ =>
      (_: PreparedStatement, _: Row, pos: Int,cursor:Int) =>
        throw new IllegalArgumentException(
          s"Can't translate non-null value for field $pos")
  }

好了，本文到此结束，带大家了解了《如何使 Spark SQL 支持 MySQL 的 Update 操作？》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多数据库知识！