Läsa data från Azure Cosmos DB för Apache Cassandra-tabeller med Spark
GÄLLER FÖR: 
Kassandra
Den här artikeln beskriver hur du läser data som lagras i Azure Cosmos DB för Apache Cassandra från Spark.
API för Cassandra-konfiguration
Ställ in spark-konfigurationen nedan i notebook-klustret. Det är en engångsaktivitet.
//Connection-related
spark.cassandra.connection.host YOUR_ACCOUNT_NAME.cassandra.cosmosdb.azure.com
spark.cassandra.connection.port 10350
spark.cassandra.connection.ssl.enabled true
spark.cassandra.auth.username YOUR_ACCOUNT_NAME
spark.cassandra.auth.password YOUR_ACCOUNT_KEY
// if using Spark 2.x
// spark.cassandra.connection.factory com.microsoft.azure.cosmosdb.cassandra.CosmosDbConnectionFactory
//Throughput-related...adjust as needed
spark.cassandra.output.batch.size.rows 1
// spark.cassandra.connection.connections_per_executor_max 10 // Spark 2.x
spark.cassandra.connection.remoteConnectionsPerExecutor 10 // Spark 3.x
spark.cassandra.output.concurrent.writes 1000
spark.cassandra.concurrent.reads 512
spark.cassandra.output.batch.grouping.buffer.size 1000
spark.cassandra.connection.keep_alive_ms 600000000
Kommentar
Om du använder Spark 3.x behöver du inte installera Azure Cosmos DB-hjälpen och anslutningsfabriken. Du bör också använda remoteConnectionsPerExecutor i stället connections_per_executor_max för för Spark 3-anslutningsappen (se ovan).
Varning
Spark 3-exemplen som visas i den här artikeln har testats med Spark version 3.2.1 och motsvarande Cassandra Spark Connector com.datastax.spark:spark-cassandra-connector-assembly_2.12:3.2.0. Senare versioner av Spark och/eller Cassandra-anslutningsappen kanske inte fungerar som förväntat.
Dataframe-API
Läs tabell med kommandot session.read.format
import org.apache.spark.sql.cassandra._
//Spark connector
import com.datastax.spark.connector._
import com.datastax.spark.connector.cql.CassandraConnector
//if using Spark 2.x, CosmosDB library for multiple retry
//import com.microsoft.azure.cosmosdb.cassandra
val readBooksDF = sqlContext
.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map( "table" -> "books", "keyspace" -> "books_ks"))
.load
readBooksDF.explain
readBooksDF.show
Läsa tabell med spark.read.cassandraFormat
val readBooksDF = spark.read.cassandraFormat("books", "books_ks", "").load()
Läsa specifika kolumner i tabellen
val readBooksDF = spark
.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map( "table" -> "books", "keyspace" -> "books_ks"))
.load
.select("book_name","book_author", "book_pub_year")
readBooksDF.printSchema
readBooksDF.explain
readBooksDF.show
Använd filter
Du kan push-överföra predikat till databasen för att möjliggöra bättre optimerade Spark-frågor. Ett predikat är ett villkor för en fråga som returnerar sant eller falskt, vanligtvis i WHERE-satsen. En predicate push down filtrerar data i databasfrågan, vilket minskar antalet poster som hämtas från databasen och förbättrar frågeprestandan. Som standard push-överför Spark Dataset-API:et automatiskt giltiga WHERE-satser till databasen.
val df = spark.read.cassandraFormat("books", "books_ks").load
df.explain
val dfWithPushdown = df.filter(df("book_pub_year") > 1891)
dfWithPushdown.explain
readBooksDF.printSchema
readBooksDF.explain
readBooksDF.show
Avsnittet Cassandra Filters i den fysiska planen innehåller det nedtryckta filtret.
RDD-API
Lästabell
val bookRDD = sc.cassandraTable("books_ks", "books")
bookRDD.take(5).foreach(println)
Läsa specifika kolumner i tabellen
val booksRDD = sc.cassandraTable("books_ks", "books").select("book_id","book_name").cache
booksRDD.take(5).foreach(println)
SQL-vyer
Skapa en tillfällig vy från en dataram
spark
.read
.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.options(Map( "table" -> "books", "keyspace" -> "books_ks"))
.load.createOrReplaceTempView("books_vw")
Köra frågor mot vyn
select * from books_vw where book_pub_year > 1891
Nästa steg
Följande är ytterligare artiklar om hur du arbetar med Azure Cosmos DB för Apache Cassandra från Spark: