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Opérations de copie de tables sur Azure Cosmos DB pour Apache Cassandra à partir de Spark

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S’APPLIQUE À : Cassandra

Cet article décrit comment copier des données entre des tables dans Azure Cosmos DB pour Apache Cassandra à partir de Spark. Les commandes décrites dans cet article peuvent également être utilisées pour copier les données des tables Apache Cassandra vers les tables Azure Cosmos DB for Apache Cassandra.

API pour la configuration Cassandra

Définissez la configuration spark ci-dessous dans votre cluster de notebooks. Cette activité s’effectue une seule fois.

//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

Notes

Si vous utilisez Spark 3.x, il n’est pas nécessaire d’installer l’assistance Cosmos DB ni la fabrique de connexion. Par ailleurs, utilisez remoteConnectionsPerExecutor plutôt que connections_per_executor_max pour le connecteur Spark 3 (cf. ci-dessus).

Avertissement

Les exemples Spark 3 présentés dans cet article ont été testés avec la version 3.2.1 de Spark et le connecteur Spark Cassandra correspondant, com.datastax.spark:spark-cassandra-connector-assembly_2.12:3.2.0. Les versions ultérieures de Spark et/ou du connecteur Cassandra peuvent ne pas fonctionner comme prévu.

Insérer les exemples de données

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 booksDF = Seq(
   ("b00001", "Arthur Conan Doyle", "A study in scarlet", 1887,11.33),
   ("b00023", "Arthur Conan Doyle", "A sign of four", 1890,22.45),
   ("b01001", "Arthur Conan Doyle", "The adventures of Sherlock Holmes", 1892,19.83),
   ("b00501", "Arthur Conan Doyle", "The memoirs of Sherlock Holmes", 1893,14.22),
   ("b00300", "Arthur Conan Doyle", "The hounds of Baskerville", 1901,12.25)
).toDF("book_id", "book_author", "book_name", "book_pub_year","book_price")

booksDF.write
  .mode("append")
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map( "table" -> "books", "keyspace" -> "books_ks", "output.consistency.level" -> "ALL", "ttl" -> "10000000"))
  .save()

Copier les données entre les tables

Copier les données entre les tables (la table de destination existe)

//1) Create destination table
val cdbConnector = CassandraConnector(sc)
cdbConnector.withSessionDo(session => session.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS books_ks.books_copy(book_id TEXT PRIMARY KEY,book_author TEXT, book_name TEXT,book_pub_year INT,book_price FLOAT) WITH cosmosdb_provisioned_throughput=4000;"))

//2) Read from one table
val readBooksDF = sqlContext
  .read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map( "table" -> "books", "keyspace" -> "books_ks"))
  .load

//3) Save to destination table
readBooksDF.write
  .cassandraFormat("books_copy", "books_ks", "")
  .save()

//4) Validate copy to destination table
sqlContext
  .read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map( "table" -> "books_copy", "keyspace" -> "books_ks"))
  .load
  .show

Copier les données entre les tables (la table de destination n’existe pas)

import com.datastax.spark.connector._

//1) Read from source table
val readBooksDF = sqlContext
  .read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map( "table" -> "books", "keyspace" -> "books_ks"))
  .load

//2) Creates an empty table in the keyspace based off of source table
val newBooksDF = readBooksDF
newBooksDF.createCassandraTable(
    "books_ks", 
    "books_new", 
    partitionKeyColumns = Some(Seq("book_id"))
    //clusteringKeyColumns = Some(Seq("some column"))
    )

//3) Saves the data from the source table into the newly created table
newBooksDF.write
  .cassandraFormat("books_new", "books_ks","")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

//4) Validate table creation and data load
sqlContext
  .read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map( "table" -> "books_new", "keyspace" -> "books_ks"))
  .load
  .show

Sortie :

+-------+------------------+--------------------+----------+-------------+
|book_id|       book_author|           book_name|book_price|book_pub_year|
+-------+------------------+--------------------+----------+-------------+
| b00300|Arthur Conan Doyle|The hounds of Bas...|     12.25|         1901|
| b00001|Arthur Conan Doyle|  A study in scarlet|     11.33|         1887|
| b00023|Arthur Conan Doyle|      A sign of four|     22.45|         1890|
| b00501|Arthur Conan Doyle|The memoirs of Sh...|     14.22|         1893|
| b01001|Arthur Conan Doyle|The adventures of...|     19.83|         1892|
+-------+------------------+--------------------+----------+-------------+

import com.datastax.spark.connector._
readBooksDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [book_id: string, book_author: string ... 3 more fields]
newBooksDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [book_id: string, book_author: string ... 3 more fields]

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