Spring Boot 与数据仓库及 ETL 工具的集成方案。首先阐述了数据仓库（如 Hive）和 ETL 工具（如 Spark）的定义与作用。接着详细说明了 Spring Boot 集成 Apache Hive 的具体步骤，涵盖依赖配置、属性设置及 Repository、Service、Controller 层的代码实现。随后讲解了集成 Apache Spark 进行 ETL 任务的流程，包括 Spark Session 构建、数据读写及定时调度器的使用。最后列举了实际应用场景，展示了如何通过 RESTful API 触发 ETL 任务，为开发者提供了完整的技术参考。
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学习目标：掌握 Spring Boot 数据仓库与 ETL 工具集成的核心概念与使用方法，包括数据仓库的定义与特点、ETL 工具的定义与特点、Spring Boot 与数据仓库的集成、Spring Boot 与 ETL 工具的集成、Spring Boot 的实际应用场景，学会在实际开发中处理数据仓库与 ETL 工具集成问题。
重点：数据仓库的定义与特点、ETL 工具的定义与特点、Spring Boot 与数据仓库的集成、Spring Boot 与 ETL 工具的集成、Spring Boot 的实际应用场景。
数据仓库与 ETL 工具是 Java 开发中的重要组件。
定义：数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化数据的数据库系统，用于支持企业级数据分析和决策。
作用：
常见的数据仓库：
结论：数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化数据的数据库系统，作用是提供统一的数据存储、支持复杂的数据分析、提高决策效率。
定义：ETL 工具是一种用于数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的工具，用于将数据从源系统导入到数据仓库。
作用：
常见的 ETL 工具：
结论：ETL 工具是一种用于数据抽取、转换和加载的工具，作用是实现数据的抽取、转换、加载。
Spring Boot 与数据仓库的集成是 Java 开发中的重要内容。
步骤：
示例：
pom.xml文件中的依赖：
<dependencies>
<!-- Web 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Hive 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-jdbc</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
<!-- 测试依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
application.properties文件中的配置：
# 服务器端口
server.port=8080
# Hive 连接信息
spring.datasource.url=jdbc:hive2://localhost:10000/default
spring.datasource.driver-class-name=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
spring.datasource.username=hive
spring.datasource.password=
实体类：
public class Product {
private Long id;
private String productId;
private String productName;
private double price;
private int sales;
public Product() {}
public Product(Long id, String productId, String productName, double price, int sales) {
this.id = id;
this.productId = productId;
this.productName = productName;
this.price = price;
this.sales = sales;
}
// Getter 和 Setter 方法
public Long getId() { return id; }
public void setId(Long id) { this.id = id; }
public String getProductId() { return productId; }
public void setProductId(String productId) { this.productId = productId; }
public String getProductName() { return productName; }
public void setProductName(String productName) { this.productName = productName; }
{ price; }
{ .price = price; }
{ sales; }
{ .sales = sales; }
String {
+
+ id +
+ productId + +
+ productName + +
+ price +
+ sales +
;
}
}
Repository 接口：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.RowMapper;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.List;
@Repository
public class ProductRepository {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
public List<Product> getAllProducts() {
String sql = "SELECT * FROM product";
return jdbcTemplate.query(sql, new RowMapper<Product>() {
@Override
public Product mapRow(ResultSet rs, int rowNum) throws SQLException {
Product product = new Product();
product.setId(rs.getLong("id"));
product.setProductId(rs.getString("product_id"));
product.setProductName(rs.getString("product_name"));
product.setPrice(rs.getDouble("price"));
product.setSales(rs.getInt("sales"));
return product;
}
});
}
public Product getProductById(Long id) {
String ;
jdbcTemplate.queryForObject(sql, []{id}, <Product>() {
Product SQLException {
();
product.setId(rs.getLong());
product.setProductId(rs.getString());
product.setProductName(rs.getString());
product.setPrice(rs.getDouble());
product.setSales(rs.getInt());
product;
}
});
}
{
;
jdbcTemplate.update(sql, product.getProductId(), product.getProductName(), product.getPrice(), product.getSales());
}
{
;
jdbcTemplate.update(sql, product.getProductId(), product.getProductName(), product.getPrice(), product.getSales(), product.getId());
}
{
;
jdbcTemplate.update(sql, id);
}
}
Service 类：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class ProductService {
@Autowired
private ProductRepository productRepository;
public List<Product> getAllProducts() {
return productRepository.getAllProducts();
}
public Product getProductById(Long id) {
return productRepository.getProductById(id);
}
public void addProduct(Product product) {
productRepository.addProduct(product);
}
public void updateProduct(Product product) {
productRepository.updateProduct(product);
}
public void deleteProduct(Long id) {
productRepository.deleteProduct(id);
}
}
控制器类：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
@RestController
@RequestMapping("/api/products")
public class ProductController {
@Autowired
private ProductService productService;
@GetMapping("/")
public List<Product> getAllProducts() {
return productService.getAllProducts();
}
@GetMapping("/{id}")
public Product getProductById(@PathVariable Long id) {
return productService.getProductById(id);
}
@PostMapping("/")
public void addProduct(@RequestBody Product product) {
productService.addProduct(product);
}
@PutMapping("/{id}")
public void updateProduct(@PathVariable Long id, @RequestBody Product product) {
product.setId(id);
productService.updateProduct(product);
}
@DeleteMapping("/{id}")
public void deleteProduct(@PathVariable Long id) {
productService.deleteProduct(id);
}
}
应用启动类：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@SpringBootApplication
public class HiveApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(HiveApplication.class, args);
}
}
测试类：
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.web.client.TestRestTemplate;
import org.springframework.boot.web.server.LocalServerPort;
import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
class HiveApplicationTests {
@LocalServerPort
private int port;
@Autowired
private TestRestTemplate restTemplate;
@Test
void contextLoads() {}
@Test
void testGetAllProducts() {
List<Product> products = restTemplate.getForObject("http://localhost:" + port + "/api/products/", List.class);
assertThat(products).isNotNull();
assertThat(products.size()).isGreaterThanOrEqualTo(0);
}
@Test
void testAddProduct() {
Product product = new Product(null, "P001", "手机", 1000.0, 100);
restTemplate.postForObject("http://localhost:" + port + "/api/products/", product, Product.class);
List<Product> products = restTemplate.getForObject("http://localhost:" + port + , List.class);
assertThat(products).isNotNull();
assertThat(products.size()).isGreaterThanOrEqualTo();
}
}
结论：集成 Apache Hive 的步骤包括创建 Spring Boot 项目、添加所需的依赖、配置 Apache Hive、创建数据访问层、创建业务层、创建控制器类、测试应用。
Spring Boot 与 ETL 工具的集成是 Java 开发中的重要内容。
步骤：
示例：
pom.xml文件中的依赖：
<dependencies>
<!-- Web 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- Spark 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.1.2</version>
</dependency>
<!-- 测试依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</>
test
application.properties文件中的配置：
# 服务器端口
server.port=8080
# Spark 配置
spark.master=local[*]
spark.app.name=ETLExample
ETL 任务类：
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Properties;
@Component
public class ETLJob {
@Value("${spark.master}")
private String master;
@Value("${spark.app.name}")
private String appName;
public void runETL() {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().master(master).appName(appName).getOrCreate();
// 读取源数据
Dataset<Row> sourceData = sparkSession.read().format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("src/main/resources/source-data.csv");
// 数据转换
Dataset<Row> transformedData = sourceData.select(
sourceData.col("id"),
sourceData.col("product_id"),
sourceData.col("product_name"),
sourceData.col("price"),
sourceData.col("sales"
).filter(sourceData.col("sales").gt(100));
// 写入目标数据
Properties connectionProperties = new Properties();
connectionProperties.put("user", );
connectionProperties.put(, );
transformedData.write().mode().jdbc(, , connectionProperties);
sparkSession.stop();
}
}
控制器类：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@RequestMapping("/api/etl")
public class ETLController {
@Autowired
private ETLScheduler etlScheduler;
@PostMapping("/run")
public String runETL() {
etlScheduler.runETL();
return "ETL 任务已启动";
}
}
调度器类：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class ETLScheduler {
@Autowired
private ETLJob etlJob;
@Scheduled(cron = "0 0 0 * * ?") // 每天凌晨 0 点执行
public void runETL() {
etlJob.runETL();
}
public void runETLNow() {
etlJob.runETL();
}
}
应用启动类：
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class ETLApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ETLApplication.class, args);
}
}
测试类：
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.boot.test.web.client.TestRestTemplate;
import org.springframework.boot.web.server.LocalServerPort;
import static org.assertj.core.api.Assertions.assertThat;
@SpringBootTest(webEnvironment = SpringBootTest.WebEnvironment.RANDOM_PORT)
class ETLApplicationTests {
@LocalServerPort
private int port;
@Autowired
private TestRestTemplate restTemplate;
@Test
void contextLoads() {}
@Test
void testRunETL() {
String response = restTemplate.postForObject("http://localhost:" + port + "/api/etl/run", null, String.class);
assertThat(response).contains("ETL 任务已启动");
}
}
结论：集成 Apache Spark 的步骤包括创建 Spring Boot 项目、添加所需的依赖、配置 Apache Spark、创建 ETL 任务、测试应用。
在实际开发中，Spring Boot 数据仓库与 ETL 工具集成的应用场景非常广泛，如：
示例代码结构：
包含 ETLJob、ETLController、ETLScheduler 及主启动类 ETLApplication。通过定时任务或 API 触发 ETL 流程。
输出结果：
结论：在实际开发中，Spring Boot 数据仓库与 ETL 工具集成的应用场景非常广泛，需要根据实际问题选择合适的数据仓库和 ETL 工具。
本章我们学习了 Spring Boot 数据仓库与 ETL 工具集成，包括数据仓库的定义与特点、ETL 工具的定义与特点、Spring Boot 与数据仓库的集成、Spring Boot 与 ETL 工具的集成、Spring Boot 的实际应用场景，学会了在实际开发中处理数据仓库与 ETL 工具集成问题。其中，数据仓库的定义与特点、ETL 工具的定义与特点、Spring Boot 与数据仓库的集成、Spring Boot 与 ETL 工具的集成、Spring Boot 的实际应用场景是本章的重点内容。