这篇文章将为大家详细讲解有关Spring Boot与Spark、Cassandra系统集成开发的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
1.前置条件
安装Spark(本文使用Spark-1.5.1,如安装目录为/opt/spark)
安装Cassandra(3.0+)
创建keyspace
CREATE KEYSPACE hfcb WITH REPLICATION = { 'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 3 };创建table
CREATE TABLE person ( id text PRIMARY KEY, first_name text, last_name text );插入测试数据
insert into person (id,first_name,last_name) values('1','wang','yunfei'); insert into person (id,first_name,last_name) values('2','peng','chao'); insert into person (id,first_name,last_name) values('3','li','jian'); insert into person (id,first_name,last_name) values('4','zhang','jie'); insert into person (id,first_name,last_name) values('5','liang','wei');2.spark-cassandra-connector安装
让Spark-1.5.1能够使用Cassandra作为数据存储，需要加上下面jar包的依赖(示例将包放置于 /opt/spark/managed-lib/ 目录，可任意):
cassandra-clientutil-3.0.2.jar cassandra-driver-core-3.1.4.jar guava-16.0.1.jar cassandra-thrift-3.0.2.jar joda-convert-1.2.jar joda-time-2.9.9.jar libthrift-0.9.1.jar spark-cassandra-connector_2.10-1.5.1.jar在 /opt/spark/conf 目录下，新建 spark-env.sh 文件，输入下面内容
SPARK_CLASSPATH=http://www.yisu.com/opt/spark/managed-lib/*3.Spring Boot应用开发
添加 spark-cassandra-connector 和 spark 依赖
<dependency> <groupId>com.datastax.spark</groupId> <artifactId>spark-cassandra-connector_2.10</artifactId> <version>1.5.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version>1.5.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId> <version>1.5.1</version> </dependency>在 application.yml 中配置 spark 与 cassandra 路径
spark.master: spark://master:7077 cassandra.host: 192.168.1.140 cassandra.keyspace: hfcb此处特别说明 spark://master:7077 是域名形式而不是ip地址，可修改本地 hosts 文件将 master 与 ip 地址映射。
配置 SparkContext 和 CassandraSQLContext
@Configuration public class SparkCassandraConfig { @Value("${spark.master}") String sparkMasterUrl; @Value("${cassandra.host}") String cassandraHost; @Value("${cassandra.keyspace}") String cassandraKeyspace; @Bean public JavaSparkContext javaSparkContext(){ SparkConf conf = new SparkConf(true) .set("spark.cassandra.connection.host", cassandraHost) // .set("spark.cassandra.auth.username", "cassandra") // .set("spark.cassandra.auth.password", "cassandra") .set("spark.submit.deployMode", "client"); JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(sparkMasterUrl, "SparkDemo", conf); return context; } @Bean public CassandraSQLContext sqlContext(){ CassandraSQLContext cassandraSQLContext = new CassandraSQLContext(javaSparkContext().sc()); cassandraSQLContext.setKeyspace(cassandraKeyspace); return cassandraSQLContext; } }简单调用
@Repository public class PersonRepository { @Autowired CassandraSQLContext cassandraSQLContext; public Long countPerson(){ DataFrame people = cassandraSQLContext.sql("select * from person order by id"); return people.count(); } }启动即可如常规Spring Boot程序一样执行。
关于“Spring Boot与Spark、Cassandra系统集成开发的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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