Spark SQL访问Postgresql

随着Spark SQL的正式发布，以及它对DataFrame的支持，它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。

随着Spark SQL的正式发布，以及它对DataFrame的支持，它可能会取代HIVE成为越来越重要的针对结构型数据进行分析的平台。在博客文章What’s new for Spark SQL in Spark 1.3中，Databricks的工程师Michael Armbrust着重介绍了改进了的Data Source API。

我们在对结构型数据进行分析时，总不可避免会遭遇多种数据源的情况。这些数据源包括Json、CSV、Parquet、关系型数据库以及NoSQL数据库。我们自然希望能够以统一的接口来访问这些多姿多态的数据源。

在我们产品的应用场景中，需要访问PostgreSQL的数据以进行数据分析。我们可以通过Spark SQL提供的JDBC来访问，前提是需要PostgreSQL的driver。方法是在build.sbt中添加对应版本的driver依赖。例如：

libraryDependencies ++= {
  val sparkVersion = "1.3.0"
  Seq(
    "org.apache.spark" %% "spark-core"  % sparkVersion,
    "org.apache.spark" %% "spark-sql"   % sparkVersion,
    "org.postgresql"   %  "postgresql"  % "9.4-1201-jdbc41"
  )
}

根据Spark SQL的官方文档，在调用Data Sources API时，可以通过SQLContext加载远程数据库为Data Frame或Spark SQL临时表。加载时，可以传入的参数（属性）包括：url、dbtable、driver、partitionColumn、lowerBound、upperBound与numPartitions。

PostgreSQL Driver的类名为org.postgresql.Driver。由于属性没有user和password，因此要将它们作为url的一部分。假设我们要连接的数据库服务器IP为192.168.1.110，端口为5432，用户名和密码均为test，数据库为demo，要查询的数据表为tab_users，则访问PostgreSQL的代码如下所示：

object PostgreSqlApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("FromPostgreSql").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val query = "(SELECT * FROM tab_users) as USERS"
    val url = "jdbc:postgresql://192.168.1.110:5432/demo?user=test&password=test"
    val users = sqlContext.load("jdbc", Map(
      "url" -> url,
      "driver" -> "org.postgresql.Driver",
      "dbtable" -> query
    ))
    users.foreach(println)
  }
}