阿里云E-MapReduce数据源扩展项目教程

阿里云E-MapReduce数据源扩展项目教程

aliyun-emapreduce-datasourcesExtended datasource support for Spark/Hadoop on Aliyun E-MapReduce.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/aliyun-emapreduce-datasources

1. 项目目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

├── assembly           // 组件打包相关的代码
├── data/mllib         // 数据集和机器学习相关的库
├── docs                // 文档目录
├── emr-baseline-testing // 基准测试相关代码
├── emr-common          // 公共模块
├── emr-datahub         // 对接阿里云DataHub的数据源支持
├── emr-druid           // Druid数据源支持
├── emr-dts             // DTS数据迁移服务的支持
├── emr-hbase           // HBase数据源支持
├── emr-jdbc            // JDBC数据源支持
├── emr-kafka           // Kafka数据源支持
├── emr-kuduemr-kudu     // Kudu数据源支持
├── emr-logservice      // 日志服务LogService数据源支持
├── emr-maxcompute       // MaxCompute数据源支持
├── emr-mnsemr-mns      // MNS消息队列支持
├── emr-ons             // ONS消息推送服务支持
├── emr-redis           // Redis数据源支持
├── emr-sqlemr-sql      // SQL查询支持
└── emr-tablestore       // TableStore数据源支持

各子目录包含了对接不同阿里云服务的模块，例如emr-maxcompute用于MaxCompute支持，而emr-kafka则提供了对Kafka的集成。

2. 项目的启动文件介绍

由于这是一个Apache Maven构建的项目，没有明确的"启动文件"。通常，你需要通过Maven命令来编译和运行项目中提供的示例或者自定义代码。例如，如果你想要构建并测试emr-maxcompute模块，可以执行以下命令：

cd aliyun-emapreduce-datasources/emr-maxcompute/
mvn clean package -DskipTests

若要运行测试，去掉-DskipTests参数：

mvn clean package

对于实际的应用，你可能需要在你的Spark或Hadoop应用程序中引入相应的依赖包。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置主要依赖于Apache Spark和Hadoop的配置文件（如core-site.xml, hdfs-site.xml, spark-defaults.conf等）。这些配置文件定义了连接到阿里云服务所需的参数，例如访问密钥、endpoint等。例如，在spark-defaults.conf中，你可以设置如下的属性以使用MaxCompute：

spark.hadoop.fs.aliyun.accessKeyId=<your_access_key>
spark.hadoop.fs.aliyun.accessKeySecret=<your_secret_key>
spark.hadoop.fs.aliyun.odps.project.name=<your_project_name>
spark.hadoop.fs.aliyun.odps.endpoint=<odps_endpoint>

此外，不同的数据源可能还需要额外的特定配置，具体可以在对应的模块文档或源码中查找详细信息。

要获取更详细的指导和示例，建议查阅项目内的文档 (docs 目录) 或者仓库的官方README文件。

aliyun-emapreduce-datasourcesExtended datasource support for Spark/Hadoop on Aliyun E-MapReduce.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/aliyun-emapreduce-datasources