如何让spark sql写mysql的时候支持update操作
如何让sparkSQL在对接mysql的时候，除了支持：Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore；还要在支持update操作
1、首先了解背景
spark提供了一个枚举类，用来支撑对接数据源的操作模式
通过源码查看，很明显，spark是不支持update操作的
2、如何让sparkSQL支持update
关键的知识点就是：
我们正常在sparkSQL写数据到mysql的时候：
大概的api是：
dataframe.write
.format("sql.execution.customDatasource.jdbc")
.option("jdbc.driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("jdbc.url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test?user=root&password=&useUnicode=true&characterEncoding=gbk&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false")
.option("jdbc.db", "test")
.save()
那么在底层中，spark会通过JDBC方言JdbcDialect ， 将我们要插入的数据翻译成：
insert into student (columns_1 , columns_2 , ...) values (? , ? , ....)
那么通过方言解析出的sql语句就通过PrepareStatement的executeBatch()，将sql语句提交给mysql，然后数据插入；
那么上面的sql语句很明显，完全就是插入代码，并没有我们期望的 update操作，类似：
UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2
但是mysql独家支持这样的sql语句：
INSERT INTO student (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';
大概的意思就是，如果数据不存在则插入，如果数据存在，则 执行update操作；
因此，我们的切入点就是，让sparkSQL内部对接JdbcDialect的时候，能够生成这种sql：
INSERT INTO 表名称 (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';
3、改造源码前，需要了解整体的代码设计和执行流程
首先是：
dataframe.write
调用write方法就是为了返回一个类：DataFrameWriter
主要是因为DataFrameWriter是sparksql对接外部数据源写入的入口携带类，下面这些内容是给DataFrameWriter注册的携带信息
然后在出发save()操作后，就开始将数据写入；
接下来看save()源码：
实例化DataSource的时候：
def save(): Unit = {
assertNotBucketed("save")
val dataSource = DataSource(
df.sparkSession,
className = source,//自定义数据源的包路径
partitionColumns = partitioningColumns.getOrElse(Nil),//分区字段
bucketSpec = getBucketSpec,//分桶(用于hive)
options = extraOptions.toMap)//传入的注册信息
//mode：插入数据方式SaveMode ， df：要插入的数据
dataSource.write(mode, df)
}
然后就是dataSource.write(mode, df)的细节，整段的逻辑就是：
根据providingClass.newInstance()去做模式匹配，然后匹配到哪里，就执行哪里的代码；
然后看下providingClass是什么：
拿到包路径.DefaultSource之后，程序进入：
那么如果是数据库作为写入目标的话，就会走：dataSource.createRelation，直接跟进源码：
实现这个特质的地方就是：包路径.DefaultSource ， 然后就在这里面去实现数据的插入和update的支持操作；
4、改造源码
根据代码的流程，最终sparkSQL 将数据写入mysql的操作，会进入：包路径.DefaultSource这个类里面；
也就是说，在这个类里面既要支持spark的正常插入操作(SaveMode)，还要在支持update；
如果让sparksql支持update操作，最关键的就是做一个判断，比如：
if(isUpdate){
sql语句：INSERT INTO student (columns_1,columns_2）VALUES ('第一个字段值','第二个字段值') ON DUPLICATE KEY UPDATE columns_1 = '呵呵哒',columns_2 = '哈哈哒';
}else{
insert into student (columns_1 , columns_2 , ...) values (? , ? , ....)
}
但是，在spark生产sql语句的源码中，是这样写的：
INSERT INTO TABLE (字段1 ， 字段2....) VALUES (? , ? ...)
所以首要的任务就是 ，怎么能让当前代码支持：ON DUPLICATE KEY UPDATE
可以做个大胆的设计，就是在insertStatement这个方法中做个如下的判断
def insertStatement(conn: Connection, savemode:CustomSaveMode , table: String, rddSchema: StructType, dialect: JdbcDialect)
: PreparedStatement = {
val columns = rddSchema.fields.map(x => dialect.quoteIdentifier(x.name)).mkString(",")
val placeholders = rddSchema.fields.map(_ => "?").mkString(",")
if(savemode == CustomSaveMode.update){
//TODO 如果是update，就组装成ON DUPLICATE KEY UPDATE的模式处理
s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders) ON DUPLICATE KEY UPDATE $duplicateSetting"
}esle{
val sql = s"INSERT INTO $table ($columns) VALUES ($placeholders)"
conn.prepareStatement(sql)
}
}
这样，在用户传递进来的savemode模式，我们进行校验，如果是update操作，就返回对应的sql语句！
所以按照上面的逻辑，我们代码这样写：
这样我们就拿到了对应的sql语句；
但是只有这个sql语句还是不行的，因为在spark中会执行jdbc的prepareStatement操作，这里面会涉及到游标。
即jdbc在遍历这个sql的时候，源码会这样做：
看下makeSetter：
insert into table (字段1 , 字段2, 字段3) values (? , ? , ?)
那么当前在源码中返回的数组长度应该是3：
val setters: Array[JDBCValueSetter] = rddSchema.fields.map(_.dataType)
.map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray
但是如果我们此时支持了update操作，既：
insert into table (字段1 , 字段2, 字段3) values (? , ? , ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE 字段1 = ?,字段2 = ?,字段3=?;
那么很明显，上面的sql语句提供了6个？ ， 但在规定字段长度的时候只有3
这样的话，后面的update操作就无法执行，程序报错！
所以我们需要有一个 识别机制，既：
if(isupdate){ val numFields = rddSchema.fields.length * 2 }else{ val numFields = rddSchema.fields.length }
row[1,2,3] setter(0,1) //index of setter , index of row setter(1,2) setter(2,3)
所以在prepareStatment中的占位符应该是row的两倍，而且应该是类似这样的一个逻辑
因此，代码改造前样子：
try {
if (supportsTransactions) {
conn.setAutoCommit(false) // Everything in the same db transaction.
conn.setTransactionIsolation(finalIsolationLevel)
}
// val stmt = insertStatement(conn, table, rddSchema, dialect)
//此处采用最新自己的sql语句，封装成prepareStatement
val stmt = conn.prepareStatement(sqlStmt)
println(sqlStmt)
/**
* 在mysql中有这样的操作：
* INSERT INTO user_admin_t (_id,password) VALUES ('1','第一次插入的密码')
* INSERT INTO user_admin_t (_id,password）VALUES ('1','第一次插入的密码') ON DUPLICATE KEY UPDATE _id = 'UpId',password = 'upPassword';
* 如果是下面的ON DUPLICATE KEY操作，那么在prepareStatement中的游标会扩增一倍
* 并且如果没有update操作，那么他的游标是从0开始计数的
* 如果是update操作，要算上之前的insert操作
* */
//makeSetter也要适配update操作，即游标问题
val isUpdate = saveMode == CustomSaveMode.Update
val setters: Array[JDBCValueSetter] = isUpdate match {
case true =>
val setters: Array[JDBCValueSetter] = rddSchema.fields.map(_.dataType)
.map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray
Array.fill(2)(setters).flatten
case _ =>
rddSchema.fields.map(_.dataType)
.map(makeSetter(conn, dialect, _)).toArray
}
val numFieldsLength = rddSchema.fields.length
val numFields = isUpdate match{
case true => numFieldsLength *2
case _ => numFieldsLength
}
val cursorBegin = numFields / 2
try {
var rowCount = 0
while (iterator.hasNext) {
val row = iterator.next()
var i = 0
while (i < numFields) {
if(isUpdate){
//需要判断当前游标是否走到了ON DUPLICATE KEY UPDATE
i < cursorBegin match{
//说明还没走到update阶段
case true =>
//row.isNullAt 判空,则设置空值
if (row.isNullAt(i)) {
stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i))
} else {
setters(i).apply(stmt, row, i, 0)
}
//说明走到了update阶段
case false =>
if (row.isNullAt(i - cursorBegin)) {
//pos - offset
stmt.setNull(i + 1, nullTypes(i