背景

Spark 是一款专为大规模数据处理而设计的计算引擎，而 TiSpark 是基于 Spark 非侵入式的强化插件，可以很好的兼容 TiDB，并对 TiDB 中的数据进行处理分析。TiSpark 集成了 mysql-connector-java，可以从 TiKV 和 TiFlash 读取数据。并且，TiSpark 实现了 TiKV 的 Java 客户端，可以写入数据到 TiKV，而不用经过 TiDB Server。

本文将介绍如何安装配置 TiSpark v2.5，并演示如何用 Spark 客户端对 TiDB 中的数据进行读、写、删操作，以及调用窗口函数。

TiSpark v3.0.0 已于 6月15日正式发布，本文也将解读部分新功能。

TiSpark 安装

版本信息

TiSpark 需要配合 Spark 使用，而 Spark 是基于 Scala 开发的，Scala 依赖 JDK，故需要安装如下组件。

本文所涉及的各个组件及版本信息如下：

TiDB 6.0.0
OpenJDK 1.8.0
Scala 2.13.8
Spark 3.0.3
TiSpark 2.5.0

组件安装

TiDB

本文使用的是 TiDB 6.0，安装步骤略，查看数据库版本如下。

TiDB-v6 [test] 00:37:25> select tidb_version()\G
*************************** 1. row ***************************
tidb_version(): Release Version: v6.0.0
Edition: Community
Git Commit Hash: 36a9810441ca0e496cbd22064af274b3be771081
Git Branch: heads/refs/tags/v6.0.0
UTC Build Time: 2022-03-31 10:33:28
GoVersion: go1.18
Race Enabled: false
TiKV Min Version: v3.0.0-60965b006877ca7234adaced7890d7b029ed1306
Check Table Before Drop: false
1 row in set (0.001 sec)

JDK

安装过程省略，直接查看 JDK 版本信息。

shawnyan@centos7:~$ java -version
openjdk version "1.8.0_302"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_302-b08)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.302-b08, mixed mode)

Scala

直接从 Scala 官网下载 2.12 版本的 RPM 包，并进行安装。

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.15/scala-2.12.15.rpm
sudo yum install ./scala-2.12.15.rpm

安装完成后，查看 Scala 版本。

scala -version
Scala code runner version 2.12.15 -- Copyright 2002-2021, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.

Spark

从官网下载 Spark 3.0，解压后导入环境变量后，即可使用。

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.3/spark-3.0.3-bin-hadoop2.7.tgz
tar zxvf spark-3.0.3-bin-hadoop2.7.tgz
vi ~/.bashrc
export PATH=$PATH:~/spark-3.0.3-bin-hadoop2.7/bin
source ~/.bashrc

TiSpark

通过对接 Spark 的 Extension 接口，TiSpark 得以在不直接修改 Spark 源代码的前提下，深度订制 Spark SQL 的根本行为，包括加入算子，扩充语法，修改执行计划等等，让它看起来更像是一款 Spark 原生产品而非第三方扩展。

TiSpark 的主要部件是 tispark-assembly-x.x.x.jar 这个 jar 包，获取方式有两种，一是直接使用 tiup install tispark，二是直接下载 Jar 包。此外，在实际Java项目开发中，可直接在 pom.xml 中引用 #694149 。由于 TiSpark 2.5 尚未推送到 tiup mirror，故本文采用第二种方式。

通过 tiup list 可查看 tiup mirror 远端的 spark/tispark 版本。

shawnyan@centos7:~$ tiup list spark
Available versions for spark:
Version  Installed  Release                    Platforms
-------  ---------  -------                    ---------
v2.4.3              2020-07-08T16:59:15+08:00  any/any
shawnyan@centos7:~$ tiup list tispark
Available versions for tispark:
Version  Installed  Release                    Platforms
-------  ---------  -------                    ---------
v2.3.1              2020-07-09T15:59:03+08:00  any/any
...
v2.4.0              2021-04-16T15:07:02+08:00  any/any
v2.4.1   YES        2021-05-17T15:17:01+08:00  any/any

下载 tispark-assembly-2.5.0.jar 后，将其移动到 spark 的 jars 路径下，如此启动 spark 客户端时就无需显式引用。

wget https://github.com/pingcap/tispark/releases/download/v2.5.0/tispark-assembly-2.5.0.jar
mv tispark-assembly-2.5.0.jar spark-3.0.3-bin-hadoop2.7/jars/

未放到 jars 路径下，需要显式引用

spark-shell --jars tispark-assembly-2.5.0.jar

已放到 jars 路径下，则可直接运行

spark-shell

启动 spark-shell 后，可以从 SparkContext WebUI 看到已经导入 TiSpark 的 jar 包。

TiSpark v3.0.0 启用 Jar 包新命名规则

TiSpark 的 Jar 包有了新的命名规则： tispark-assembly-{spark_version}_{scala_version}-{$tispark_verison} #2370

这是一项兼容性修改，新命名规则为： tispark-assembly-{$spark_version}_{$scala_version}-{$tispark_verison}。Jar 包命名更加规范、清晰，用户可按需下载对应的 Jar 包。本次发版提供了三个 Jar 包，分别名为：

tispark-assembly-3.0_2.12-3.0.0.jar
tispark-assembly-3.1_2.12-3.0.0.jar
tispark-assembly-3.2_2.12-3.0.0.jar

TiSpark v3.0.0 支持 Scala 2.12，以及 Spark 3.0/3.1/3.2。本文使用 Spark 3.0，故这里需下载对应的 Jar 包，然后将其移动到 spark 的 jars 路径下。

wget https://github.com/pingcap/tispark/releases/download/v3.0.0/tispark-assembly-3.0_2.12-3.0.0.jar
mv tispark-assembly-3.0_2.12-3.0.0.jar spark-3.0.3-bin-hadoop2.7/jars/

TiSpark 版本说明

下表为 TiSpark、Spark、Scala 的版本对应表，并标注了是否需要 pytispark。本文中的示例使用 TiSpark 2.5.0 和 TiSpark 3.0.0，故直接使用 pyspark 即可，推荐各位读者使用最新版本。

TiSpark 版本	Spark 版本	Scala 版本	是否需要 pytispark	备注
< 2.3		2.11	✅	支持 TiDB 4.0, 不再维护
2.4.x	2.3, 2.4	2.11, 2.12	pyspark ❎ spark-sumbit ✅	支持 TiDB 4.0, TiDB 5.0
2.5.x	3.0, 3.1	2.12	❎	支持 TiDB 4.0, TiDB 5.0
3.0.0	3.0, 3.1, 3.2	2.12	❎	支持 TiDB 4.0, TiDB 5.0

注：

从 TiSpark 2.4.0 开始支持 TiDB 5.0。
对于 TiDB 6.0，TiSpark 尚未完全支持，本文只是使用 TiDB 6.0 作为案例演示，而非生产环境中的实例。

TiSpark 还未进行全面的 TiDB 6 兼容性测试，其中一个已知问题就是未支持 new_collations，着急用可以先关闭此选项，大部分功能应该可以正常使用。new_collations 的支持在排期中，在支持后我们相应也会进行 TiDB 6 的兼容性测试，最后宣布支持 tidb 6。时间大概在7-8 月

3. 关于 pytispark 的官方阐释如下：

在不支持 extension 的 Spark 2.3 之前，TiSpark 通过替换 Spark 类的方式来改变 Spark 执行计划。这带来了一个问题：当我们结合 TiSpark 和 Spark 周边工具使用时，还需要进行额外的适配工作。其中 pytispark 就是为 TiSpark 和 pyspark 结合使用而生。
Spark 2.3 之后推出了 extension ，TiSpark 抛弃了上述 hack 的方式转而使用 extension。理论上我们无需适配即可使用所有原生的 Spark 工具。但实际上，我们仍可能需 pytispark 来解决 SPARK-25003 带来的问题。需要明确的是，虽然同样是用了 pytispark ，但使用的目的是不一样的。
Spark 3.0 之后, SPARK-25003 已被解决，我们可以放心大胆的直接使用 pyspark 了。但由于 This session stuff logic is a bit convoluted and many session changes were made. I wouldn’t backport it from 3.0 to 2.x unless it’s quite serious one. 该 fix 并没有 back port 到 2.3 以及 2.4 版本。如果你想使用 pyspark 与 tispark, 建议使用 spark 3.0 及以上版本。

TiSpark 开发实践

TiSpark v2.5 相关配置

TiSpark 依赖于 PD 组件，所以在 Spark 的配置文件中，需要配置 PD 地址。本例中，将配置信息写入到 spark/conf 路径下的 spark-defaults.conf 文件。

spark.sql.extensions org.apache.spark.sql.TiExtensions
spark.tispark.pd.addresses 192.168.8.101:2379
spark.tispark.tidb.addr 192.168.8.101
spark.tispark.tidb.port 4000
# enable write through SparkSQL
spark.tispark.write.allow_spark_sql true
# enable `Catalog` provided by `spark-3.0`.
spark.sql.catalog.tidb_catalog org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.TiCatalog
spark.sql.catalog.tidb_catalog.pd.addresses 192.168.8.101:2379

注：

实际使用时，建议将三个 pd 的地址都填写到 pd.addresses 配置项，本文为便于演示，只写了其中一个地址。
这里要确保开启 spark.tispark.write.allow_spark_sql，才能将数据写入 TiKV。

启动 spark-shell 后，可通过 WebUI 看到生效的 Spark 配置项。

TiSpark v3.0.0 相关配置

不再支持不使用 catalog 的方式。现在你必须配置 catalog 并使用 tidb_catalog #2252

解读：从 TiSpark v3.0.0 开始，配置项中必须启动下面两项，上文的案例中已启用这一配置，继续按上文示例使用即可。

spark.sql.extensions  org.apache.spark.sql.TiExtensions
spark.tispark.pd.addresses  ${your_pd_adress}

环境准备好之后，接下来将演示如何进行数据读取和写入。

使用 PySpark 进行数据读取

首先演示如何使用 PySpark 读取 TiDB 中的数据。PySpark 是 Python 编写的 Spark 接口，可以调用 Python API 对 Spark 程序进行读写操作，并且可以进行数据分析。

安装 PySpark

这里主要介绍两种 pyspark 的安装方式：

Spark 自带，所以无需另行安装。

shawnyan@centos7:~$ which pyspark
~/spark-3.0.3-bin-hadoop2.7/bin/pyspark
shawnyan@centos7:~$ pyspark --version
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 3.0.3
      /_/
                        
Using Scala version 2.12.10, OpenJDK 64-Bit Server VM, 1.8.0_332
Branch HEAD
Compiled by user ubuntu on 2021-06-17T04:52:32Z
Revision 65ac1e75dc468f53fc778cd2ce1ba3f21067aab8
Url https://github.com/apache/spark
Type --help for more information.

2. 使用 pip 进行安装。

shawnyan@centos7:~$ pip3 install pyspark --user
Collecting pyspark
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/f4/65/41eb22b7b4623d9f4560526cc456cb6425770c098a9dff6763111c4455cc/pyspark-3.2.1.tar.gz
Collecting py4j==0.10.9.3 (from pyspark)
  Using cached https://files.pythonhosted.org/packages/5e/e6/68db58a1d94d41ae042400f7965ed6a2c30e4108f77b54672d6451f86ebd/py4j-0.10.9.3-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: py4j, pyspark
  Running setup.py install for pyspark ... done
Successfully installed py4j-0.10.9.3 pyspark-3.2.1

由此也可看出，PySpark 是借助 Py4j 实现 Python 调用 Java 来驱动 Spark 应用程序，其本质主要还是 JVM runtime，Java 到 Python 的结果返回是通过本地 Socket 完成。

启动 PySpark

启动 PySpark 时，可通过 spark.driver.host 配置项指定 IP，启动后，可通过该 IP 访问 WebUI 页面，在页面上可以直观的看到 Spark 配置项及计算结果。

pyspark --conf spark.driver.host='192.168.8.101'

查看 PySpark 版本信息

在交互式客户端查看 PySpark 的版本信息：

>>> print("pyspark "+str(sc.version))
pyspark 3.0.3
>>> import pyspark
>>> print("pyspark",pyspark.__version__)
('pyspark', '3.0.3')

使用 PySpark 通过 JDBC 读取数据

本例将演示如何通过 JDBC 读取 TiDB 中的数据。

在 TiDB 中创建基础数据，创建表 t1, t2。

基础数据如下：

create table t1 (id int, col char(1));
insert t1 select 1,'a';
create table t2(id int, col char(2));
insert t2 select 2,'b';

2. 创建一个 Spark 连接

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
        .Builder() \
        .appName('sql') \
        .master('local') \
        .getOrCreate()

3. 设置 JDBC 连接信息， dbtable 是指预读取的表名。

url = "jdbc:mysql://192.168.8.101:4000/test?user=root&password=&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true"
df=spark.read.format("jdbc").options(url=url,
  driver="com.mysql.jdbc.Driver",
  dbtable="t1"
  ).load()

4. 按条件 id=1 过滤，并显示结果。

>>> df.filter(df.id == 1).show()
+---+---+
| id|col|
+---+---+
|  1|  a|
+---+---+

5. 按 id 列进行分组统计，并显示结果。

>>> countById = df.groupBy("id").count()
>>> countById.show()
+---+-----+
| id|count|
+---+-----+
|  1|    1|
+---+-----+

使用 spark-shell 进行数据写入

接下来，演示如何使用 spark-shell 写入数据到 TiDB。

启动 spark-shell

spark-shell --conf spark.driver.host='192.168.8.101'

查看 spark-shell 信息

查看 spark 和 tispark 版本信息。

scala> org.apache.spark.SPARK_VERSION
res0: String = 3.0.3
scala> spark.sql("select ti_version()").collect
res0: Array[org.apache.spark.sql.Row] = 
Array([Release Version: 2.5.0
Git Commit Hash: e48b484f7f8e5a3b70cdd8294fecfdb92fcdd411
Git Branch: release-2.5
UTC Build Time: 2022-01-27 09:13:04
Supported Spark Version: 3.0 3.1
Current Spark Version: 3.0.3
Current Spark Major Version: 3.0
TimeZone: Asia/Shanghai])

从以上信息可知，当前 TiSpark 的代码取自分支 release-2.5，由此可快速定位到对应版本的源码： e48b484

使用 spark-shell 写入数据

定义 SparkConf，配置 pd/tidb 地址和端口。

import org.apache.spark.SparkConf
val sparkConf = new SparkConf().
  setIfMissing("spark.master", "local[*]").
  setIfMissing("spark.app.name", getClass.getName).
  setIfMissing("spark.sql.extensions", "org.apache.spark.sql.TiExtensions").
  setIfMissing("spark.tispark.pd.addresses", "192.168.8.101:2379").
  setIfMissing("spark.tispark.tidb.addr", "tidb").
  setIfMissing("spark.tispark.tidb.port", "4000")

2. 配置好必要的依赖以后，初始化一个 SparkSession 对象。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder.config(sparkConf).getOrCreate()

3. 查看当前 t1 表中的数据量。

spark.sql("use tidb_catalog")
spark.sql("select count(*) from test.t1").show()

4. 查询 t2 表中的数据，并将数据追加到 t1 表。

val df = spark.sql("select * from test.t2")
df.write.
  format("tidb").
  option("tidb.user", "root").
  option("tidb.password", "").
  option("database", "test").
  option("table", "t1").
  mode("append").
  save()

append 意为将此数据插入到具有与 DataFrame 相同的模式的现有表中。

5. 再次查看 t1 表数据，确认数据已成功写入。

spark.sql("select * from test.t1").show()

数据写入的关键日志如下图：

6. 也可从 TiDB 查询 t1 表数据，确认数据已写入。

TiDB-v6 [test] 17:27:21> select * from t1;
+------+------+
| id   | col  |
+------+------+
|    1 | a    |
|    2 | b    |
+------+------+
2 rows in set (0.002 sec)

使用 spark-shell 进行数据删除

这是 TiSpark v3.0.0 的新特性。接下来，演示如何使用 spark-shell 删除数据。

启动 spark-shell 后，查看 TiSpark 版本信息。

scala> spark.sql("select ti_version()").collect
res1: Array[org.apache.spark.sql.Row] =
Array([Release Version: 3.0.0
Git Commit Hash: 4e48f9e5e87ee24fbdceb6aa5a9a3c5a7661e22e
Git Branch: 3.0_release
UTC Build Time: 2022-06-15 06:22:06
Supported Spark Version: 3.0 3.1 3.2
Current Spark Version: 3.0.3
Current Spark Major Version: 3.0
TimeZone: Asia/Shanghai])

前3个步骤与上一小节的写入步骤一样，从第4步开始，调用删除方法。

scala> spark.sql("select count(*) from test.t1").show()
+--------+
|count(1)|
+--------+
|       1|
+--------+
scala> spark.sql("delete from test.t1 where id=1")
res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = []
scala> spark.sql("select count(*) from test.t1").show()
+--------+
|count(1)|
+--------+
|       0|
+--------+

对于新支持的 delete 操作，有如下限制，使用时需注意。

Delete 语句必须含有 where 条件，但不能接 where 1=1。

scala> spark.sql("delete from test.t1 where 1=1")
java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Delete with alwaysTrue WHERE clause is not supported

2. 不支持子查询。

scala> spark.sql("delete from test.t2 where id in (select id from test.t1)")
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Delete by condition with subquery is not supported: Some(id#275L IN (list#274 []));

3. 不支持分区表，不支持悲观事务。

使用 PySpark 演示窗口函数

本例已 rank() 函数为例，其他窗口函数类似。

准备测试数据。

DROP TABLE if EXISTS student;
CREATE TABLE if NOT EXISTS student (course VARCHAR(10), mark INT, name VARCHAR(10));
INSERT INTO student VALUES
('Maths', 60, 'Thulile'),
('Maths', 60, 'Pritha'),
('Maths', 70, 'Voitto'),
('Maths', 55, 'Chun'),
('Biology', 60, 'Bilal'),
('Biology', 70, 'Roger');

2. 与《使用 PySpark 进行数据读取》小节的前3步一致。

3. 引用 pyspark 中的 Window/functions 方法，并进行查询。

from pyspark.sql import Window, functions
w = Window.partitionBy("course").orderBy(functions.desc("mark"))
df.select("course", "mark", "name", functions.rank().over(w).alias("rank")).show()

4. 查询结果输出如下。

+-------+----+-------+----+
| course|mark|   name|rank|
+-------+----+-------+----+
|  Maths|  70| Voitto|   1|
|  Maths|  60|Thulile|   2|
|  Maths|  60| Pritha|   2|
|  Maths|  55|   Chun|   4|
|Biology|  70|  Roger|   1|
|Biology|  60|  Bilal|   2|
+-------+----+-------+----+

实际上，在这个案例中，是通过 pyspark 连接到 TiDB Server，将表 student 的全部数据读取出来，再在 Spark 中进行运算，最终得到所示结果集。

到此，四个案例已全部演示完毕。

TiSpark v3.0.0 其他新功能

TiSpark v3.0.0 支持 Spark 3.2

新特性 – 支持 Spark 3.2 #2287

解读：Spark 3.2.1 于 1月26日发版，是近期发布的最新稳定版本。

TiSpark v3.0.0 支持遥测

新特性 – 支持遥测以收集相关信息 #2316

解读：

遥测功能默认开启，可通过参数 spark.tispark.telemetry.enable 进行控制。
遥测功能会收集操作系统信息和部分 TiSpark 配置信息，并将信息分享给 PingCAP。具体收集方法，可参考源码。

core/src/main/scala/com/pingcap/tispark/utils/SystemInfoUtil.scala
core/src/main/scala/com/pingcap/tispark/telemetry/TelemetryRule.scala

3. 如果想看完整的遥测收集内容，可将 TiSpark 日志级别调至 INFO 及以下，然后在 Spark 的日志文件中查看。

# tispark v3.0.0, print telemetry content
log4j.logger.com.pingcap.tispark=WARN

总结

TiSpark 已支持从 TiKV 和 TiFlash 读取数据，并通过自定义插件的形式增强了数据处理能力和计算下推能力。并且支持绕过 TiDB Server 直接写入数据到 TiKV，大大提升了数据批量写入的效率。
TiSpark 对 TiDB 6.0 的支持尚未得到完全测试 ( #2238 )，建议使用 TiSpark 3.0.0 + TiDB 5.4 的版本搭配。
最新版本的 TiSpark 未推送到 tiup mirror，需从源码库下载，或直接通过 Maven 库引用。
由于 PySpark 底层调用的是 py4j，实际仍会转化为 Java，所以对于大量的流式计算，建议直接使用 Scala 或者 Java 编写程序。
TiSpark v3.0.0 支持删除语句，TiSpark 读写能力得到进一步强化。
TiSpark 是 TiDB 周边生态中的一个重点项目，但毕竟使用场景有一定的局限性，所以在期待 TiSpark 功能增强的同时，应多予以一些耐心和信心。

参考链接

https://www.modb.pro/db/414883
https://tidb.net/blog/5e697bac?shareId=2d29b9cf
https://tidb.net/book/book-rush/best-practice/tispark-practice/tispark-guide

ITPub博客

TiSpark v2.5 开发入门实践及 TiSpark v3.0.0 新功能解读

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