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An ad hoc query service based on the spark sql engine.(基于spark sql引擎的即席查询服务)
Branch: master
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Latest commit 708511d Mar 22, 2019
Permalink
Type Name Latest commit message Commit time
Failed to load latest commit information.
docs
iql-common add task progress monitoring Mar 14, 2019
iql-engine add task progress monitoring Mar 14, 2019
iql-spark update pom Mar 22, 2019
iql-web
.gitignore update ignore Sep 18, 2018
LICENSE
README.md update Feb 11, 2019
pom.xml update pom Mar 22, 2019

README.md

IQL

English | 简体中文

基于SparkSQL实现了一套即席查询服务,具有如下特性:

  • 优雅的交互方式,支持多种datasource/sink,多数据源混算
  • spark常驻服务,基于zookeeper的引擎自动发现
  • 负载均衡,多个引擎随机执行
  • 多session模式实现并行查询
  • 采用spark的FAIR调度,避免资源被大任务独占
  • 基于spark的动态资源分配,在无任务的情况下不会占用executor资源
  • 支持Cluster和Client模式启动
  • 基于Structured Streaming实现SQL动态添加流
  • 类似SparkShell交互式数据分析功能
  • 高效的script管理,配合import/include语法完成各script的关联
  • 对数据源操作的权限验证

支持的数据源:hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、solr、mongo

支持的文件格式:parquet、csv、orc、json、text、xml

在Structured Streaming支持的Sink之外还增加了对Hbase、MySQL、es的支持

Quickstart

基本语法

load语法和save语法
load和save语法对数据进行加载和保存操作,只需将配置信息写在where条件后,
如加载mysql数据为一个临时表:
load jdbc.'tableName'
where driver="***"
    and url="***"
as tb_mysql;
这里的tb_mysql可以在后续随意使用,如:select * from tb_mysql; save tb_mysql as json.'path'。

如将数据保存到HBase:
save tb_mysql as hbase.'tbname'
where `hbase.zookeeper.quorum`="localhost:2181"

select语法
select语法和正常的sql没有区别,可以直接as 为一个临时表如:select * from tb_mysql limit 10 as tb_temp; 
这里的tb_temp可以在后续随意使用,select最后没有as **的情况下,会把结果直接显示在web端。
    
explain语法
可以直接explain一个select查询,也可以直接explain一个中间临时表如上面的tb_temp;

import语法
可以导入整个sql脚本

register语法
可以注册udf,注册watermark等

其他语法支持:create、drop、insert、refresh、set、show

HBase

加载数据

load hbase.t_mbl_user_version_info 
where `spark.table.schema`="userid:String,osversion:String,toolversion:String"
	   and `hbase.table.schema`=":rowkey,info:osversion,info:toolversion" 
	   and `hbase.zookeeper.quorum`="localhost:2181"
as tb;
参数 说明 默认值
hbase.zookeeper.quorum zookeeper地址 localhost:2181
spark.table.schema Spark临时表对应的schema(eg: "ID:String,appname:String,age:Int")
hbase.table.schema HBase表对应schema(eg: ":rowkey,info:appname,info:age")
spark.rowkey.view.name rowkey对应的dataframe创建的temp view名 ,设置了该值后只获取rowkey对应的数据

可获取指定rowkey集合对应的数据,spark.rowkey.view.name 即是rowkey集合对应的tempview,默认获取第一列为rowkey列

保存数据

save tb1 as hbase.tableName 
where `hbase.zookeeper.quorum`="localhost:2181"
      and `hbase.table.rowkey.filed`="name"
参数 说明 默认值
hbase.zookeeper.quorum zookeeper地址 localhost:2181
hbase.table.rowkey.field spark临时表中作为hbase的rowkey的字段名 第一个字段
bulkload.enable 是否启动bulkload false
hbase.table.name Hbase表名
hbase.table.family 列族名 info
hbase.table.region.splits 预分区方式1:直接指定预分区分区段,以数组字符串方式指定,如 ['1','2','3']
hbase.table.rowkey.prefix 预分区方式2:当rowkey是数字,预分区只需指定前缀的formate形式,如 00 即可生成00-99等100个分区
hbase.table.startKey 预分区开始key
hbase.table.endKey 预分区结束key
hbase.table.numReg 分区个数
hbase.check_table 写入hbase表时,是否需要检查表是否存在 false
hbase.cf.ttl ttl

MySQL

  • 加载数据
load jdbc.ai_log_count 
where driver="com.mysql.jdbc.Driver" 
      and url="jdbc:mysql://localhost/db?characterEncoding=utf8" 
      and user="root" 
      and password="***" 
as tb; 
  • 保存数据
save append tb as jdbc.aatest_delete;

注意:离线和实时任务都是可以用update模式的

文件操作 (其中formate可为:json、orc、csv、parquet、text)

  • 加载数据
load format.`path` as tb;
  • 保存数据
save tb as formate.`path` partitionBy uid coalesce 2;

Kafka

  • 离线
load kafka.`topicName`
where maxRatePerPartition="200"
   and `group.id`="consumerGroupId"
as tb;
select * from tb;
参数 说明 默认值
autoCommitOffset 是否提交offset false
  • 实时
load kafka.`mc-monitor` 
where startingoffsets="latest"
	and failOnDataLoss="false"
	and `spark.job.mode`="stream" 
as tb1;

register watermark.tb1
where eventTimeCol="timestamp"
and delayThreshold="10 seconds"

select window.end as time_end,
count(1) as count
from tb1 a  
group by  window(a.timestamp,"10 seconds","10 seconds")
as tb2;

save tb2 as json.`/tmp/abc6` 
where outputMode="Append"
	and streamName="Stream"
	and duration="10"
	and sendDingDingOnTerminated="true"
	and `mail.receiver`="3146635263@qq.com"
	and checkpointLocation="/tmp/cp/cp16";
参数 说明 默认值
spark.job.mode 任务模式(batch:离线任务,stream:实时任务) batch
mail.receiver 任务失败邮件通知(多个邮箱逗号分隔)
sendDingDingOnTerminated 钉钉Robot通知 false

实时任务失败会自动重启,可以通过streamJobMaxAttempts配置(默认3次)。

动态注册UDF函数

  • 方式一
register udf.`myupper`
where func="
	def apply(name:String)={
		name.toUpperCase
	}
";

load jsonStr.'
{"name":"ufo"}
{"name":"uu"}
{"name":"HIN"}
' as tb1;

select myupper(name) as newName from tb1;
  • 方式二
create temporary function myupper as 'cn.mc.udf.MyUPpperUDF' using jar 'hdfs://dsj01:8020/tmp/udf-test-1.0-SNAPSHOT.jar';

include(import等效)语法,通过路径引入脚本片段

import语法

参考

StreamingPro之MLSQL

spark sql在喜马拉雅的使用之xql

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