Spark DataSource API 的提出使得各个数据源按规范实现适配，那么就可以高效的利用Spark 的计算能力。典型如Parquet,CarbonData,Postgrep(JDBC类的都OK)等实现。本文则介绍如何利用Spark DataSource 对标准Rest接口实现读取
引子
先说下这个需求的来源。通常在一个流式计算的主流程里，会用到很多映射数据，譬如某某对照关系，而这些映射数据通常是通过HTTP接口暴露出来的,尤其是外部系统，你基本没有办法直接通过JDBC去读库啥的。
上面是一个点，其次是从HTTP读到的JSON数据，我其实需要做扁平化处理的。现在如果SQL作用于JSON数据可以解决简单的嵌套问题，但是更复杂的方式是没有太大办法的。
比如下面格式的：
{
"status":"200",
"data":[
"id":1,
"userid":2,
"service":{
"3":{"a":1,"b":2},
"2":{"a":3,"b":2},
.....
}
]
}
最好能展开成这种格式才能够被主流程直接join使用：
{id:1,userid:2,service:3,a:1,b:2}
{id:1,userid:2,service:2,a:3,b:2}
所以为了实现同事的需求，我需要第一将Rest接口的获取方式用标准的DataSource API 来实现，其次提供一个能够做如上合并规则的模块，并且允许配置。
最后实现的效果参看： Rest DataSource
实现代码可以参看：RestJSONDataSource
实现目标
先看看DataSource API 的样子：
val df = SQLContext.getOrCreate(sc).
read.
format("driver class").//驱动程序，类似JDBC的 driver class
options(Map(....)). //你需要额外传递给驱动的参数
load("url")//资源路径
如果做成配置化则是：
{
"name": "streaming.core.compositor.spark.source.SQLSourceCompositor",
"params": [
{
"format": "org.apache.spark.sql.execution.datasources.rest.json",
"url": "http://[your dns]/path",
"xPath": "$.data"
}
]
}
DefaultSource的实现
定义
org.apache.spark.sql.execution.datasources.rest.json.DefaultSource
extends RelationProvider
with DataSourceRegister
这是比较典型的命名规范。rest 代表支持的是rest作为接口，json则代表rest接口的数据是json格式的，包的命名让人一目了然。
先看看DefaultSource继承的两个接口
- DataSourceRegister
该接口只有一个shortName 方法。我们看到上面的包名是很长的，你可以给一个更简短的名字：
org.apache.spark.sql.execution.datasources.rest.json
==>
restJSON
所以具体实现就变成了：
override def shortName(): String = "restJSON"
- RelationProvider
这个接口也只有一个方法：
def createRelation(sqlContext: SQLContext, parameters: Map[String, String]): BaseRelation
其返回值BaseRelation对象描述了数据源和Spark SQL交互。createRelation方法允许你根据用户定义的参数parameters 创建一个合适的BaseRelation的实现类。
其实除了这个，还有一些携带更多信息的继承自RelationProvider的类，譬如：
SchemaRelationProvider 允许你直接传递Schema信息给BaseRelation实现。
HadoopFsRelationProvider 除了参数帮你加了path等，返回值也帮你约定成HadoopFsRelation. HadoopFsRelation 提供了和HDFS交互的大部分实现
在我们的实现里，只要实现基础的RelationProvider就好。
我们来看下DefaultSource.createRelation的具体代码：
override def createRelation(
sqlContext: SQLContext,
//还记的DataSource的options方法么，parameters就是
//用户通过options传递过来的
parameters: Map[String, String]
): BaseRelation = {
//因为我们并需要用户提供schema
//而是从JSON格式数据自己自己推导出来的
// 所以这里有个采样率的概念
val samplingRatio = parameters.get("samplingRatio").map(_.toDouble).getOrElse(1.0)
// 还记得DataSource的 path么？ 理论上是应该通过那个传递过来的，然而
//这里是直接通过potions传递过来的。
val url = parameters.getOrElse("url", "")
// 我们需要能够对通过XPATH语法抽取我们要的数据，比如
//前面的例子，我们需要能够抽取出data那个数组
val xPath = parameters.getOrElse("xPath", "$")
//这里是核心
new RestJSONRelation(None, url, xPath, samplingRatio, None)(sqlContext)
}
源码中已经做了说明。这里RestJSONRelation是整个核心，它实现了Spark SQL 和数据源的交互。RestJSONRelation继承自BaseRelation，TableScan等基类
RestJSONRelation
先看看RestJSONRelation 的签名：
private[sql] class RestJSONRelation(
val inputRDD: Option[RDD[String]],
val url: String,
val xPath: String,
val samplingRatio: Double,
val maybeDataSchema: Option[StructType]
)(@transient val sqlContext: SQLContext)
extends BaseRelation with TableScan {
这些参数是你随便定义的。当然，url,xPath,smaplingRatio具体的含义在上一章节都提到了。
和数据源进行交互有两个必要的信息需要获取：
-
Schema 信息。只有两种方法：用户告知你，或者程序自己根据数据推导。关于schema信息这块，BaseRelation还提供了几个基础的约定：
- needConversion，是否需类型转换，因为Spark SQL内部的表示是Row,里面的数据需要特定的类型，比如String会被转化成UTF8String。默认为true,官方也是说不要管他就好。
- unhandledFilters, 返回一些数据源没有办法pushdown的filter。这样解析器就知道可以在Spark内部做filter了。否则Spark 会傻傻的以为你做了过滤，然后数据计算结果就错了。
-
数据扫描的方法。 目前Spark SQL 提供了四种
- TableScan 全表扫描
- PrunedScan 可以指定列，其他的列数据源可以不用返回
- PrunedFilteredScan 指定列，并且还可以加一些过滤条件，只返回满足条件的数据。这个也就是我们常说的数据源
下沉(pushdown)操作。 - CatalystScan 和PrunedFilteredScan类似，支持列过滤，数据过滤，但是接受的过滤条件是Spark 里的Expression。 理论上会更灵活些。话说在Spark源码)里(1.6.1版本)，我没有看到这个类的具体实现案例。
这里我们只要实现一个简单的TableScan就可以了，因为拿的是字典数据，并不需要做过滤。
Schema推导
BaseRelation是需要你给出Schema的。这里我们会先定义一个dataSchema的lazy属性，这样防止schema方法被反复调用而反复推导。
override def schema: StructType = dataSchema
lazy val dataSchema = .....
因为我们是根据数据推导Schema,所以首先要获取数据。我们定义一个方法：
private def createBaseRdd(inputPaths: Array[String]): RDD[String]
inputPaths 我沿用了文件系统的概念，其实在我们这里就是一个URL。我们知道，最终Spark SQL 的直接数据源都是RDD的。所以这里我们返回的也是RDD[String]类型。具体实现很简单，就是通过HttpClient根据inputPaths拿到数据之后makeRDD一下就可以了。
//应该要再加个重试机制就更好了
private def createBaseRdd(inputPaths: Array[String]): RDD[String] = {
val url = inputPaths.head
val res = Request.Get(new URL(url).toURI).execute()
val response = res.returnResponse()
val content = EntityUtils.toString(response.getEntity)
if (response != null && response.getStatusLine.getStatusCode == 200) {
//这里是做数据抽取的，把data的数组给抽取出来
import scala.collection.JavaConversions._
val extractContent = JSONArray.fromObject(JSONPath.read(content, xPath)).
map(f => JSONObject.fromObject(f).toString).toSeq
sqlContext.sparkContext.makeRDD(extractContent)
} else {
sqlContext.sparkContext.makeRDD(Seq())
}
}
有了这个类就能获取到数据，就可以做Schema推导了：
lazy val dataSchema = {
//我们也允许用户传递给我们Schema,如果没有就自己推导
val jsonSchema = maybeDataSchema.getOrElse {
InferSchema(
//拿到数据
inputRDD.getOrElse(createBaseRdd(Array(url))),
//采样率，其实就是拿sc.sample方法
samplingRatio,
sqlContext.conf.columnNameOfCorruptRecord)
}
checkConstraints(jsonSchema)
jsonSchema
}
InferSchema的实现逻辑比较复杂，但最终就是为了返回StructType(fields: Array[StructField]) 这么个东西。我是直接拷贝的spark JSON DataSource的实现。有兴趣的可以自己参看。StructType其实也很简单了，无非就是一个描述Schema的结构，类似你定义一张表，你需要告诉系统字段名称，类型，是否为Null等一些列信息。
现在我们终于搞定了数据表结构了。
数据获取
刚才我们说了数据获取的四种类型，我们这里使用的是TableScan,继承自该接口只要实现一个buildScan方法就好：
def buildScan(): RDD[Row] = {
JacksonParser(
inputRDD.getOrElse(createBaseRdd(Array(url))),
dataSchema, sqlContext.conf.columnNameOfCorruptRecord).asInstanceOf[RDD[Row]]
}
其本质工作就是把JSON格式的String根据我们前面已经拿到的Schema转化为Row格式。
具体做法如下：
//这个是createBaseRDD返回的RDD[String]
//对应的String 其实是JSON格式
//针对每个分区做处理
json.mapPartitions { iter =>
val factory = new JsonFactory()
iter.flatMap { record =>
try {
//JSON的解析器
val parser = factory.createParser(record)
parser.nextToken()
//这里开始做类型转换了
convertField(factory, parser, schema) match {
case null => failedRecord(record)
case row: InternalRow => row :: Nil
case array: ArrayData =>
if (array.numElements() == 0) {
Nil
} else {
array.toArray[InternalRow](schema)
}
case _ =>
sys.error(
s"Failed to parse record $record. Please make sure that each line of the file " +
"(or each string in the RDD) is a valid JSON object or an array of JSON objects.")
}
} catch {
case _: JsonProcessingException =>
failedRecord(record)
}
}
}
这里的代码还是比较清晰易懂的。但是 convertField(factory, parser, schema) 直接match 到 InternalRow 还是比较让人困惑的，一个字段转换咋就变成了InternalRow了呢？这里确实也有乾坤的。我们进去看看convertField方法：
private[sql] def convertField(
factory: JsonFactory,
parser: JsonParser,
schema: DataType): Any = {
import com.fasterxml.jackson.core.JsonToken._
(parser.getCurrentToken, schema) match {
case (null | VALUE_NULL, _) =>
null
case (FIELD_NAME, _) =>
parser.nextToken()
convertField(factory, parser, schema)
.....
case (START_OBJECT, st: StructType) =>
convertObject(factory, parser, st)
如果你的JSON是个Map,经过N次匹配case后会进入最后一个case 情况。这里的st:StructType 就是我们之前自己推导出来的dataSchema. convertObject 方法如下：
while (nextUntil(parser, JsonToken.END_OBJECT)) {
schema.getFieldIndex(parser.getCurrentName) match {
case Some(index) =>
row.update(index, convertField(factory, parser, schema(index).dataType))
case None =>
parser.skipChildren()
}
}
到这里就真相大白了。为了能够拿到一条完整的数据，他会while循环直到遇到END_OBJECT 。所谓END_OBJECT 其实就是一个Map 结束了。 在每一次循环里，拿到一个字段，然后通过名字去schema里获取类型信息，然后再回调convertField方法将这个字段转化为row需要的类型，比如字符串类型的就通过UTF8String进行转换。
case (VALUE_STRING, StringType) => UTF8String.fromString(parser.getText)
得到的值通过Row的函数进行更新,这里是 row.update 方法。到END_OBJECT后，就完成了将一个JSON Map 转化为一条Row的功能了。
收工
到目前为止，我们已经完成了具体的工作了。现在你已经可以按如下的方式使用：
val df = SQLContext.getOrCreate(sc).
read.
format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.rest.json").//驱动程序，类似JDBC的 driver class
options(Map(
"url"->"http://[your dns]/path"
"xPath" -> "$.data"
)). //你需要额外传递给驱动的参数
load("url")//资源路径
获取到的Dataframe 你可以做任意的操作。
总结
Spark DataSource API的提出，给Spark 构建生态带来了巨大的好处。各个存储系统可以实现统一标准的接口去对接Spark。学会使用自己实现一个DataSoure是的你的存储可以更好的和生态结合，也能得到更好的性能优化。
