- spark 2.4.4
- hadoop 3.1.x
- hive > 2.3.3
- kafka 1.x,2.x
- scala 2.11.12
- java 1.8
- hbase < 1.3.6 (可选)
zdh_server改名为zdh_spark
zdh 分2部分,前端配置+后端数据ETL处理,此部分只包含ETL处理
前端配置项目 请参见项目 https://github.com/zhaoyachao/zdh_web
zdh_web 和zdh_server 保持同步 大版本会同步兼容 如果zdh_web 选择版本1.0 ,zdh_server 使用1.x 都可兼容
二次开发同学 请选择dev 分支,dev 分支只有测试通过才会合并master,所以master 可能不是最新的,但是可保证可用性
http://zycblog.cn:8081/#
用户名:zyc
密码:123456
服务器资源有限,界面只供预览,不包含数据处理部分,谢码友们手下留情
数据采集ETL处理,通过spark 平台抽取数据,并根据etl 相关函数,做数据处理
新增数据源需要继承ZdhDataSources 公共接口,重载部分函数即可
项目采用maven 管理
打包命令,在当前项目目录下执行
window: mvn package -Dmaven.test.skip=true
项目需要的jar 会自动生成到zdh_spark-xxxx-RELEASE 目录下
1 拷贝zdh_spark-xxxx-RELEASE到服务器(linux)
2 拷贝zdh_spark-xxxx-RELEASE/copy_spark_jars 目录下的jar 拷贝到spark home 目录下的jars 目录
3 修改zdh_spark-xxxx-RELEASE/conf/datasources.propertites
4 修改zdh_spark-xxxx-RELEASE/conf/log4j.propertites
5 配置系统spark环境变变量SPARK_HOME
6 启动脚本 start_server.sh
注意项目需要用到log4j.properties 需要单独放到driver 机器上,启动采用client 模式
kill `ps -ef |grep SparkSubmit |grep zdh_server |awk -F ' ' '{print $2}'`
邮件:1209687056@qq.com
使用tidb 连接时,需要在zdh_server 启动配置文件中添加如下配置
spark.tispark.pd.addresses 192.168.1.100:2379
spark.sql.extensions org.apache.spark.sql.TiExtensions
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v5.1.1 修复http数据源
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v5.3.0 优化pom文件
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v5.3.4 支持消息队列获取任务
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v5.3.5 升级优先级队列版本
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v5.3.6 无改动仅配合版本变更
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v5.4.0 修复启动jar缺失redisson,hutool