使用Spark SQL构建交互式查询引擎
StreamingPro目前已经涵盖流式/批处理，以及交互查询三个领域，实现配置和SQL化
前言
StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装，然而不经意间，已经涵盖了批处理，交互式查询等多个方面。今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个交互式查询引擎。
准备工作
- 下载StreamingPro
如果你使用了 Spark 2.0 版本，则要下载对应页面上的Spark 安装包。因为目前Spark 2.0 默认支持Scala 2.11。我提供了一个机遇Scala 2.10版本的。
我们假设您将文件放在了/tmp目录下。
同时建立一个只有test.json,下里面的内容有：
{}假设你把它放在了/tmp目录。
启动StreamingPro
Local模式：
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \
--master local[2] \
--name sql-interactive \
/tmp/streamingpro-0.4.1-SNAPSHOT-online-1.6.1.jar \
-streaming.name sql-interactive \
-streaming.job.file.path file:///tmp/test.json \
-streaming.platform spark \
-streaming.rest true \
-streaming.driver.port 9004 \
-streaming.spark.service true访问
http://127.0.0.1:9004/sqlui后可进入查询界面:
Snip20160709_5.png
目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的查询，并且支持多表查询。
除了交互式界面以外，也支持接口查询：
http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql参数支持：
参数名 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
tableName.abc | hdfs://cluster/tmp/a.parquet | 索引或者parquet路径,其中abc是SQL中的表名称 |
sql | SELECT count(distinct(mid)) as a ,floor(floor(time/100)/5)5 as b FROM abc group by floor(floor(time/100)/5)5 | 查询SQL |
loader_clzz.abc | org.elasticsearch.spark.sql | 驱动类，如果是parquet文件则可简写为parquet |
loader_param.abc.es.nodes | node1 | 不同驱动可能会有自己一些特定的参数，比如es类的需要通过es.nodes传递ES集群在哪 |
上面的参数都是成套出现，你可以配置多套，从而映射多张表。
集群模式：
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit --class streaming.core.StreamingApp \
--master yarn-cluster \
--name sql-interactive \
/tmp/streamingpro-0.2.1-SNAPSHOT-dev-1.6.1.jar \
-streaming.name sql-interactive \
-streaming.platform spark \
-streaming.rest true \
-streaming.job.file.path file:///tmp/test.json \
-streaming.driver.port 9004 \
-streaming.spark.service true接着进入spark-ui界面获取driver的地址，就可以访问了。
服务发现
因为集群模式，driver的地址是变化的，所以一旦集群启动后我们需要注册到某个地方，从而能然前端知道。目前支持zookeeper的方式，在启动命令行中添加如下几个参数：
-streaming.zk.servers 127.0.0.1:2181 \
-streaming.zk.conf_root_dir /streamingpro/jack之后前端程序只要访问
/streamingpro/jack/address就能获取IP和端口了。