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Spark JDBC

JDBCは、Sparkで最も一般的に使用されるデータソースの1つです。 このセクションでは、Sparkと共に使用するためのClickHouse公式JDBCコネクタの詳細を提供します。

データの読み取り​

public static void main(String[] args) {
        // Sparkセッションの初期化
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("example").master("local").getOrCreate();

        String jdbcURL = "jdbc:ch://localhost:8123/default";
        String query = "select * from example_table where id > 2";


        //---------------------------------------------------------------------------------------------------
        // jdbcメソッドを使用してClickHouseからテーブルをロード
        //---------------------------------------------------------------------------------------------------
        Properties jdbcProperties = new Properties();
        jdbcProperties.put("user", "default");
        jdbcProperties.put("password", "123456");

        Dataset<Row> df1 = spark.read().jdbc(jdbcURL, String.format("(%s)", query), jdbcProperties);

        df1.show();

        //---------------------------------------------------------------------------------------------------
        // loadメソッドを使用してClickHouseからテーブルをロード
        //---------------------------------------------------------------------------------------------------
        Dataset<Row> df2 = spark.read()
                .format("jdbc")
                .option("url", jdbcURL)
                .option("user", "default")
                .option("password", "123456")
                .option("query", query)
                .load();


        df2.show();


        // Sparkセッションを停止
        spark.stop();
    }

データの書き込み​

 public static void main(String[] args) {
        // Sparkセッションの初期化
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("example").master("local").getOrCreate();

        // JDBC接続の詳細
        String jdbcUrl = "jdbc:ch://localhost:8123/default";
        Properties jdbcProperties = new Properties();
        jdbcProperties.put("user", "default");
        jdbcProperties.put("password", "123456");

        // サンプルDataFrameの作成
        StructType schema = new StructType(new StructField[]{
                DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, false),
                DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, false)
        });

        List<Row> rows = new ArrayList<Row>();
        rows.add(RowFactory.create(1, "John"));
        rows.add(RowFactory.create(2, "Doe"));


        Dataset<Row> df = spark.createDataFrame(rows, schema);

        //---------------------------------------------------------------------------------------------------
        // jdbcメソッドを使用してdfをClickHouseに書き込む
        //---------------------------------------------------------------------------------------------------

        df.write()
                .mode(SaveMode.Append)
                .jdbc(jdbcUrl, "example_table", jdbcProperties);

        //---------------------------------------------------------------------------------------------------
        // saveメソッドを使用してdfをClickHouseに書き込む
        //---------------------------------------------------------------------------------------------------

        df.write()
                .format("jdbc")
                .mode("append")
                .option("url", jdbcUrl)
                .option("dbtable", "example_table")
                .option("user", "default")
                .option("password", "123456")
                .save();


        // Sparkセッションを停止
        spark.stop();
    }

並列性​

Spark JDBCを使用する場合、Sparkは単一のパーティションを使用してデータを読み取ります。より高い同時実行性を達成するためには、partitionColumn、lowerBound、upperBound、およびnumPartitionsを指定する必要があり、これは複数のワーカーから並列して読み取る際のテーブルのパーティショニング方法を説明します。 詳細については、Apache Sparkの公式ドキュメントにある JDBCの構成をご覧ください。

JDBCの制限​

  • 現在のところ、JDBCを使用して既存のテーブルにのみデータを挿入することができます（DF挿入時にテーブルを自動作成する方法はなく、Sparkが他のコネクタで行うように）。