优秀的数据工程师，怎么用Spark在TiDB上做OLAP分析
TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时 OLAP 等重要特性。
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它借助 Spark 平台，同时融合 TiKV 分布式集群的优势。
直接使用 TiSpark 完成 OLAP 操作需要了解 Spark，还需要一些开发工作。那么，有没有一些开箱即用的工具能帮我们更快速地使用 TiSpark 在 TiDB 上完成 OLAP 分析呢？
目前开源社区上有一款工具Waterdrop，项目地址 https://github.com/InterestingLab/waterdrop，可以基于Spark，在 TiSpark 的基础上快速实现 TiDB 数据读取和 OLAP 分析。
使用Waterdrop操作TiDB
在我们线上有这么一个需求，从 TiDB 中读取某一天的网站访问数据，统计每个域名以及服务返回状态码的访问次数，最后将统计结果写入 TiDB 另外一个表中。 我们来看看Waterdrop是如何实现这么一个功能的。
Waterdrop
Waterdrop 是一个非常易用，高性能，能够应对海量数据的实时数据处理产品，它构建在 Spark 之上。Waterdrop 拥有着非常丰富的插件，支持从 TiDB、Kafka、HDFS、Kudu 中读取数据，进行各种各样的数据处理，然后将结果写入 TiDB、ClickHouse、Elasticsearch 或者 Kafka 中。
准备工作1. TiDB 表结构介绍
Input（存储访问日志的表）
Output（存储结果数据的表）
2. 安装 Waterdrop
有了 TiDB 输入和输出表之后， 我们需要安装 Waterdrop，安装十分简单，无需配置系统环境变量
准备 Spark环境
安装 Waterdrop
配置 Waterdrop
以下是简易步骤，具体安装可以参照Quick Start
实现 Waterdrop 处理流程
我们仅需要编写一个 Waterdrop 配置文件即可完成数据的读取、处理、写入。
Waterdrop 配置文件由四个部分组成，分别是 、、 和 。 部分用于指定数据的输入源， 部分用于定义各种各样的数据处理、聚合， 部分负责将处理之后的数据写入指定的数据库或者消息队列。
整个处理流程为 -> -> ，整个流程组成了 Waterdrop 的 处理流程（Pipeline）。
以下是一个具体配置，此配置来源于线上实际应用，但是为了演示有所简化。
Input (TiDB)
这里部分配置定义输入源，如下是从 TiDB 一张表中读取数据。
Filter
在Filter部分，这里我们配置一系列的转化, 大部分数据分析的需求，都是在Filter完成的。Waterdrop 提供了丰富的插件，足以满足各种数据分析需求。这里我们通过 SQL 插件完成数据的聚合操作。
Output (TiDB)
最后， 我们将处理后的结果写入TiDB另外一张表中。TiDB Output是通过JDBC实现的
Spark
这一部分是 Spark 的相关配置，主要配置 Spark 执行时所需的资源大小以及其他 Spark 配置。
我们的 TiDB Input 插件是基于 TiSpark 实现的，而 TiSpark 依赖于 TiKV 集群和 Placement Driver (PD)。因此我们需要指定 PD 节点信息以及 TiSpark 相关配置和。
运行 Waterdrop
我们将上述四部分配置组合成我们最终的配置文件
执行命令，指定配置文件，运行 Waterdrop ，即可实现我们的数据处理逻辑。
Local
./bin/start-waterdrop.sh --config config/tidb.conf --deploy-mode client --master 'local[2]'
yarn-client
./bin/start-waterdrop.sh --config config/tidb.conf --deploy-mode client --master yarn
yarn-cluster
./bin/start-waterdrop.sh --config config/tidb.conf --deploy-mode cluster -master yarn
如果是本机测试验证逻辑，用本地模式（Local）就可以了，一般生产环境下，都是使用或者模式。
检查结果
总结
在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Waterdrop 从 TiDB 中读取数据，做简单的数据处理之后写入 TiDB 另外一个表中。仅通过一个配置文件便可快速完成数据的导入，无需编写任何代码。
除了支持 TiDB 数据源之外，Waterdrop 同样支持Elasticsearch, Kafka, Kudu, ClickHouse等数据源。
于此同时，我们正在研发一个重要功能，就是在 Waterdrop 中，利用 TiDB 的事务特性，实现从 Kafka 到 TiDB 流式数据处理，并且支持端（Kafka）到端（TiDB）的 Exactly-Once 数据一致性。
希望了解 Waterdrop 和 TiDB，ClickHouse、Elasticsearch、Kafka结合使用的更多功能和案例，可以直接进入项目主页 https://github.com/InterestingLab/waterdrop或者联系项目负责人：
- 发表于:
- 原文链接：https://kuaibao.qq.com/s/20190220G09KDU00?refer=cp_1026
- 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号（企鹅号）传播渠道之一，根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
