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怎么将Spark SQL模型变为在线服务

更新时间：2023-10-27

为什么将Spark SQL模型变为在线服务

Spark SQL是Apache Spark的一个组件，用于执行SQL查询和流查询。它提供了与Hive兼容的API，并支持使用Java、Scala和Python中的DataFrame API进行编程。将Spark SQL模型变为在线服务可以为公司带来许多好处。首先，它可以使模型更易于部署和扩展。其次，将Spark SQL模型转换成API可以更好地管理模型和查询，并将工作负载转移至分布式系统，从而提高性能。

将Spark SQL模型转换为API

要将Spark SQL模型变成在线服务，第一步是将其转换成API。在Spark中，使用Spark SQL要创建一个SparkSession，然后通过这个Session来操作数据。下面是一个简单的Spark SQL查询示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
            .builder()
            .appName("Spark SQL Sample")
            .master("local[*]")
            .getOrCreate()
            
val df = spark.read.format("csv")
            .option("header", "true")
            .load("file.csv")
            
df.createOrReplaceTempView("people")

val result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age > 20")
result.show()

对于转换为API，我们需要根据具体的业务需求，对Spark SQL进行封装。下面是一个示例代码：

package com.spark.example

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object QueryExecutor {
  
  def execute(query: String, spark: SparkSession): DataFrame = {
    val df = spark.read.format("csv")
                .option("header", "true")
                .load("file.csv")
    df.createOrReplaceTempView("people")
    spark.sql(query)
  }
  
}

在上述代码中，我们将Spark SQL查询封装在execute方法中，并传入SparkSession，这样我们就可以将查询绑定到Spark应用程序API中，并作为一个Web服务提供给外部程序调用。

使用Spark和HTTP Server来实现在线服务

转换为API之后，我们需要使用HTTP Server将其部署。常见的选项包括Java Servlet、Spring Boot、Play、Lagom、Finagle、Akka HTTP等。

在这里，我们将采用Spark和Jetty HTTP Server，Jetty是一个开源的Servlet容器，它可以轻松集成到Spark应用程序中。下面是一个示例代码：

package com.spark.example

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import javax.servlet.http.HttpServletRequest
import javax.servlet.http.HttpServletResponse
import org.eclipse.jetty.server.Server
import org.eclipse.jetty.server.Request
import org.eclipse.jetty.server.handler.AbstractHandler
import scala.io.Source

class SparkHandler extends AbstractHandler {
    override def handle(target: String, baseRequest: Request, request: HttpServletRequest, response: HttpServletResponse): Unit = {
        response.setContentType("application/json")
        response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK)
        baseRequest.setHandled(true)

        val query = request.getParameter("query")
        val spark = SparkSession.builder().appName("app").master("local").getOrCreate()

        val data = QueryExecutor.execute(query, spark).toJSON.collect()
        response.getWriter.write(data.head)
    }
}

object SparkServer extends App {
    val server = new Server(8080)
    server.setHandler(new SparkHandler)
    server.start()
    server.join()
}

在上述代码中，我们创建了一个名为SparkHandler的类，它实现了Jetty AbstractHandler。我们使用Jetty启动了一个HTTP Server，并将请求转发给SparkHandler类进行处理。在SparkHandler类中，我们提取HTTP请求参数中的Spark SQL查询，并传递给QueryExecutor进行执行。最终，QueryExecutor返回一个DataFrame，然后我们将其转换成JSON格式并作为HTTP响应。

总结

在总结中，我们发现将Spark SQL模型变为在线服务有很多好处，特别是在扩展性、性能和易于部署等方面。同时，创建一个API使得我们可以更好地管理Spark SQL的工作负载和查询。最后，我们通过结合Spark和Jetty HTTP Server的示例代码，展示了如何将Spark SQL模型部署成在线服务。

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