手把手教你大数据离线综合实战 ETL+Hive+Mysql+Spark

1.第一章 综合实战概述

数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），能够为广告投放提供人群标签进行受众精准定向，并通过投放数据建立用户画像，进行人群标签的管理以及再投放。 各大互联网公司都有自己的DMP平台，用户广告精准投放营销，比如字节跳动产品今日头条、抖音短视频等主要是通过广告推广盈利，BAT公司DMP平台： 1、百度DMP智选：http://dmp.baidu.com/static/index.html 2、淘宝达摩盘（DMP营销平台）：https://dmp.taobao.com/ 3、腾讯DMP：https://dmp.qq.com/ 4、品友互动DMP：http://www.ipinyou.com.cn/dmp 5、微博广告DMP平台：https://tui.weibo.com/platform/dmp

业务需求

对广告数据进行初步ETL处理和业务报表统计分析，整体业务需求如下图所示：

两个主要方面的业务： ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址，调用第三方库解析为省份province和城市city； ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件（分区）或Hive 分区表中； ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据，按照业务报表需求统计分析，使用DSL编程或SQL编程； ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中，便于前端展示； 上述两个业务功能的实现，使用SparkSQL进行完成，最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。

环境搭建

整个综合实战主要结合广告业务数据及简单报表需求，熟悉SparkCore和SparkSQL如何进行离线数据处理分析，整合其他大数据框架综合应用，需要准备大数据环境及应用开发环境。

大数据环境

通过上述业务需求分析可知，涉及到如下软件安装，全部安装在一台虚拟机中，部署伪分布式环境，建议虚拟机内存大小至少为4GB。

1）、基础软件：jdk1.8.0_241、scala-2.11.12、MySQL-8.0.19 2） 、 大 数 据 软 件 ： hadoop-2.6.0-cdh5.16.2 、 hive-1.1.0-cdh5.16.2 、 spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11 、 oozie-4.1.0-cdh5.16.2、hue-3.9.0-cdh5.16.2

针对此离线综合实战来说，大数据环境已经部署完成，打开虚拟机【spark-node01】,进入快照管理，选择恢复至【7、Spark 离线综合实战】即可。

启动各个框架服务命令如下，开发程序代码时为本地模式LocalMode运行，测试生产部署为 YARN集群模式运行，集成Hive用于进行表的元数据管理，使用Oozie和Hue调度执行程序：

代码语言：javascript复制

# Start HDFS
hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh start datanode

# Start YARN
yarn-daemon.sh start resourcemanager yarn-daemon.sh start nodemanager

# Start MRHistoryServer
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

# Start Spark HistoryServer
/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh

# Start Oozie和Hue
oozied.sh start hue-daemon.sh start
# Start HiveMetaStore 和 HiveServer2
hive-daemon.sh metastore

# Start Spark JDBC/ODBC ThriftServer
/export/server/spark/sbin/start-thriftserver.sh 
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1.itcast.cn 
--master local[2]

# Start Beeline
/export/server/spark/bin/beeline -u jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000 -n root -p 123456

启动SparkSQL JDBC/ODBC ThriftServer 分布式SQL引擎，使用beeline命令行客户端连接（也可以使用其他可视化工具连接），方便对Hive表数据管理及开发测试。

2.第二章 广告数据 ETL

实际企业项目中，往往收集到数据，需要进一步进行ETL处理操作，保存至数据仓库中，此【综合实战】对广告数据中IP地址解析为省份和城市，最终存储至Hive分区表中，业务逻辑如下：

其中涉及两个核心步骤： ⚫ 第一个、IP地址解析，使用第三方库完成； ⚫ 第二个、存储ETL数据至Hive分区表，采用列式Parquet存储；

2.1IP 地址解析

解析IP地址为【省份、城市】，推荐使用【ip2region】第三方工具库， 准确率99.9%的离线IP 地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，提供了java、php、c、python、nodejs、golang、c#等查询绑定和Binary、B树、内存三种查询算法。 官网网址：https://gitee.com/lionsoul/ip2region/，引入使用IP2Region第三方库：

⚫ 第一步、复制IP数据集【ip2region.db】到工程下的【dataset】目录

⚫ 第二步、在Maven中添加依赖

代码语言：javascript复制

<!-- 根据ip转换为省市区 -->
<dependency>
<groupId>org.lionsoul</groupId>
<artifactId>ip2region</artifactId>
<version>1.7.2</version>
</dependency>

⚫ 第三步、ip2region的使用

2.2Hive 表创建

将广告数据ETL后保存到Hive 分区表中，启动Hive交互式命令行【$HIVE_HOME/bin/hive】 （必须在Hive中创建，否则有问题），创建数据库【itcast_ads】和表【pmt_ads_info】。

2.3数据ETL

编写Spark Application类：PmtEtlRunner，完成数据ETL操作，主要任务三点：

/** *广告数据进行ETL处理，具体步骤如下： *第一步、加载json数据 *第二步、解析IP地址为省份和城市 *第三步、数据保存至Hive表 */

全部基于SparkSQL中DataFrame数据结构，使用DSL编程方式完成，其中涉及到DataFrame 转换为RDD方便操作，对各个部分业务逻辑实现，封装到不同方法中： ⚫第一点、解析IP地址为省份和城市，封装到：processData方法，接收DataFrame，返回DataFrame

⚫第二点、保存数据DataFrame至Hive表或Parquet文件，封装到：saveAsHiveTable或 saveAsParquet方法，接收DataFrame，无返回值Unit

运行完成以后，启动Spark JDBC/ODBC ThriftServer服务，beeline客户端连接，查看表分区和数据条目数：

实现代码:

ETL.scala

代码语言：javascript复制

package src.main.scala.cn.itcast.spark.etl

import java.sql.PreparedStatement
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Date, Properties}

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode, SparkSession}
import org.lionsoul.ip2region.{DbConfig, DbSearcher}
import org.spark_project.jetty.client.api.Connection
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
//import cn.itcast.spark.config.ApplicationConfig
import org.apache.spark.sql.types.StringType
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode}

/**
  * @author ChinaManor
  *         #Description SparkJson
  *         #Date: 28/4/2021 12:43
  */
object ETL {
  def SaveToMysql(count_Region: DataFrame) = {
    count_Region.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
    // 保存结果数据至MySQL表中
    val props = new Properties()
    props.put("user", "root")
    props.put("password", "123456")
    props.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
    count_Region
      .coalesce(1) // 对结果数据考虑降低分区数
      .write
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .jdbc(
        "jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&userUnicode=true",
        "itcast_ads_report.region_stat_analysis",
        props)
  }

 def printToHive(resultFrame: DataFrame): Unit ={
       resultFrame
     .write
         .format("hive")
     .mode(SaveMode.Overwrite)
     .partitionBy("date_str")
     .saveAsTable("itcast_ads.pmt_ads_info")

 }
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("isDemo")
      .master("local[2]")
      .enableHiveSupport()
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://node1.itcast.cn:9083")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
      .getOrCreate()
    import sparkSession.implicits._
    /**
      * 广告数据进行ETL处理，具体步骤如下：
      * 第一步、加载json数据
      * 第二步、解析IP地址为省份和城市
      * 第三步、数据保存至Hive表
      **/
    //TODO 2.解析IP地址为省份和城市
    val df: DataFrame = sparkSession.read.json("src/main/dataset/pmt.json")
    val etlRDD: RDD[(String, String)] = df.rdd.mapPartitions(partition => {
      val dbSearcher = new DbSearcher(new DbConfig(), "src/main/dataset/ip2region.db")
      partition.map(item => {
        val ip: String = item.getAs[String]("ip")
        (ip, dbSearcher.binarySearch(ip).getRegion)
      })
    })
      df.printSchema()
    df.show(10,truncate = false)
    //   获取前一天数据
    val ipDateStr: RDD[(String, String, String, String)] = etlRDD.map(item => {
      val strings: Array[String] = item._2.split("\|")
      val format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd")
      val date_str: String = format.format(new Date(new Date().getTime - 1000 * 60*60 * 24))

      (item._1, strings(2), strings(3), date_str)
    })

    val dataFrame: DataFrame = ipDateStr.toDF("sip","province","city","date_str")
      //TODO 3. RDD转换DF
      dataFrame.createOrReplaceTempView("dFView")

    df.createOrReplaceTempView("df_view")
    val dFrame: DataFrame = sparkSession.sql(
      """
SELECT * FROM dfview,df_view WHERE dFView.sip=df_view.ip
          """.stripMargin)
    val resultframe: DataFrame = dataFrame.drop($"sip")

    resultframe.printSchema()
    resultframe.show(10,truncate = false)
//    printToHive(resultframe)
    // TODO: step1.  从Hive表中加载广告ETL数据，日期过滤，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中
    val empDF: DataFrame = sparkSession.read
      .table("itcast_ads.pmt_ads_info")


    // TODO: step3. 基于SQL方式分析
    /*
      a. 注册为临时视图
      b. 编写SQL，执行分析
     */
    // a. 将DataFrame注册为临时视图
    empDF.createOrReplaceTempView("TMP")

    // b. 编写SQL，执行分析
    val count_Region: DataFrame = sparkSession.sql(
      """
SELECT
 CAST(DATE_SUB(NOW(),1) AS STRING)AS report_date,
 province,
 city,
 COUNT(1) AS count
 FROM itcast_ads.pmt_ads_info
WHERE date_str =2021-05-13
GROUP BY province,city
ORDER BY count
DESC LIMIT 10
      """.stripMargin)


    // TODO: step 4. 将分析结果数据保存到外部存储系统中

    count_Region.printSchema()
    count_Region.show(10,truncate = false)
//      SaveToMysql(count_Region)
    sparkSession.stop()
  }
}

3.第三章 业务报表分析

一般的系统需要使用报表来展示公司的运营情况、 数据情况等，本章节对数据进行一些常见报表的开发，广告数据业务报表数据流向图如下所示：

具体报表的需求如下：

相关报表开发说明如下： ⚫ 第一、数据源：每天的日志数据，即ETL的结果数据，存储在Hive分区表，依据分区查询数据； ⚫ 第二、报表分为两大类：基础报表统计（上图中①）和广告投放业务报表统计（上图中②）； ⚫ 第三、不同类型的报表的结果存储在MySQL不同表中，上述7个报表需求存储7个表中：

各地域分布统计：region_stat_analysis 广告区域统计：ads_region_analysis 广告APP统计：ads_app_analysis 广告设备统计：ads_device_analysis 广告网络类型统计：ads_network_analysis 广告运营商统计：ads_isp_analysis 广告渠道统计：ads_channel_analysis

⚫ 第四、由于每天统计为定时统计，各个报表中加上统计日期字段：report_date；

3.1报表运行主类

所有业务报表统计放在一个应用程序中，在实际运行时，要么都运行，要么都不运行，创建报表运行主类：PmtReportRunner.scala，将不同业务报表需求封装到不同类中进行单独处理，其中编程逻辑思路如下：

// 1. 创建SparkSession实例对象 // 2. 从Hive表中加载广告ETL数据，日期过滤 // 3. 依据不同业务需求开发报表 // 4. 应用结束，关闭资源

3.2各地域数量分布

按照地域（省份province和城市city）统计广告数据分布情况，看到不同地区有多少数据，从而能够地区优化公司运营策略，最终结果如下图所示：

在MySQL数据库中创建数据库【itcast_ads_report】和表【region_stat_analysis】。

3.3广告投放的地域分布

按照产品需求，需要完成如下统计的报表：

从上面的统计报表可以看出，其中包含三个“率”计算，说明如下：

3.3.1报表字段信息

3.3.2数据库创建表

3.3.3广告数据表相关字段

3.3.4指标逻辑

实现代码:

代码语言：javascript复制

package src.main.scala.cn.itcast.spark.etl.report

import java.util.Properties

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

/**
  * @author ChinaManor
  *         #Description AdsRegionAnalysisReport
  *         #Date: 14/5/2021 10:31
  */
object AdsRegionAnalysisReport {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //SQL
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
      .master("local[2]")
      // 显示指定集成Hive
      .enableHiveSupport()
      // 设置Hive MetaStore服务地址
      .config("hive.metastore.uris", "thrift://node1.itcast.cn:9083")
      .getOrCreate()
    // 导入隐式转换

    // TODO: step1.  从Hive表中加载广告ETL数据，日期过滤，从本地文件系统读取，封装数据至RDD中
    val empDF = spark.read
      .table("itcast_ads.pmt_ads_info")
    empDF.printSchema()
    empDF.show(10, truncate = false)

    // TODO: step3. 基于SQL方式分析
    /*
      a. 注册为临时视图
      b. 编写SQL，执行分析
     */
    // a. 将DataFrame注册为临时视图

    // b. 编写SQL，执行分析
    empDF.createOrReplaceTempView("TMP")
    val count_Region: DataFrame = empDF.sparkSession.sql(
      """
      SELECT
      date_str,province,city,
      SUM(
      CASE
      WHEN requestmode=1 AND processnode>=1 THEN 1 ELSE 0
      END
      ) as orginal_req_cnt,
      SUM(
      CASE
      WHEN requestmode=1 AND processnode>=2 THEN 1 ELSE 0
      END
      ) as valid_req_cnt,
      SUM(
      CASE
      WHEN requestmode=1 AND processnode=3 THEN 1 ELSE 0
      END
      ) as ad_req_cnt,
      SUM(
      CASE
      WHEN adplatformproviderid>=100000 AND iseffective=1 AND isbilling=1 AND isbid=1 AND adorderid!=0 THEN 1 ELSE 0
      END
      ) as join_rtx_cnt
      FROM TMP
      GROUP BY date_str,province,city
""".stripMargin)
    count_Region.printSchema()
    count_Region.show(10, truncate = false)

    // TODO: step 4. 将分析结果数据保存到外部存储系统中
//        SaveToMysql(count_Region)

    def SaveToMysql(count_Region: DataFrame) = {
      count_Region.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
      // 保存结果数据至MySQL表中
      val props = new Properties()
      props.put("user", "root")
      props.put("password", "123456")
      props.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
      count_Region
        .coalesce(1) // 对结果数据考虑降低分区数
        .write
        .mode(SaveMode.Append)
        .jdbc(
          "jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&userUnicode=true",
          "itcast_ads_report.ads_region_analysis",
          props)
    }
  }
}

4.第四章 应用执行调度

前面已经完成【广告数据ETL】和【业务报表分析】，在IDEA中使用本地模式LocalMode开发， 从本地文件系统LocalFS加载数据，接下来打包发到测试集群环境测试。

4.1集群提交运行

使用spark-submit提交应用执行，如下案例所示：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit –class –master –deploy-mode –conf = … # other options [application-arguments]

具体说明，查看官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/submitting-applications.html#

对上述开发的两个Spark 应用分别提交运行：

⚫第一个：广告数据ETL处理应用（ads_etl） ◼应用运行主类：cn.itcast.spark.etl.PmtEtlRunner

⚫第二个：广告数据报表Report统计应用（ads_report） ◼应用运行主类：cn.itcast.spark.report.PmtReportRunner

4.1.1本地模式提交

先使用spark-submit提交【ETL应用】和【Report应用】，以本地模式LocalMode运行，查看 Hive Table和MySQL Table数据是否OK。

4.1.2集群模式提交 当本地模式LocalMode应用提交运行没有问题时，启动YARN集群，使用spark-submit提交 【ETL应用】和【Report应用】，以YARN Client和Cluaster不同部署模式运行，查看Hive Table和MySQL Table数据是否OK。

项目结构

pom.xml

代码语言：javascript复制

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.czxy</groupId>
    <artifactId>SparkDemo</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <!-- 指定仓库位置，依次为aliyun、cloudera和jboss仓库 -->
    <repositories>
        <repository>
            <id>aliyun</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>cloudera</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
        </repository>
        <repository>
            <id>jboss</id>
            <url>http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public</url>
        </repository>
    </repositories>

    <properties>
        <scala.version>2.11.12</scala.version>
        <scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
        <spark.version>2.4.5</spark.version>
        <hadoop.version>2.6.0</hadoop.version>
        <hbase.version>1.2.0</hbase.version>
        <kafka.version>2.0.0</kafka.version>
        <mysql.version>8.0.19</mysql.version>
        <jedis.version>3.2.0</jedis.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!--依赖Scala语言-->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>

        <!--SparkCore依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- spark-streaming-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!--spark-streaming Kafka依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!--SparkSQL依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!--SparkSQL  Hive依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-hive-thriftserver_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!--StructuredStreaming Kafka依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <!-- SparkMlLib机器学习模块,里面有ALS推荐算法-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.hankcs</groupId>
            <artifactId>hanlp</artifactId>
            <version>portable-1.7.7</version>
        </dependency>
        <!-- HBase Client 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-server</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-hadoop2-compat</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hbase</groupId>
            <artifactId>hbase-client</artifactId>
            <version>${hbase.version}</version>
        </dependency>

        <!-- MySQL Client 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>${mysql.version}</version>
        </dependency>
        <!-- 根据ip转换为省市区 -->
        <dependency>
            <groupId>org.lionsoul</groupId>
            <artifactId>ip2region</artifactId>
            <version>1.7.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>2.9.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.47</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.2</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <!-- 依赖Scala语言 -->
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>${scala.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Spark Core 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Spark SQL 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Spark Streaming 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Spark Streaming 与Kafka 0.10.0 集成依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Structured Streaming   Kafka  依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql-kafka-0-10_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Hadoop Client 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Kafka Client 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
        <!-- 根据ip转换为省市区 -->
        <dependency>
            <groupId>org.lionsoul</groupId>
            <artifactId>ip2region</artifactId>
            <version>1.7.2</version>
        </dependency>
        <!-- MySQL Client 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>${mysql.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Jedis 依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>redis.clients</groupId>
            <artifactId>jedis</artifactId>
            <version>${jedis.version}</version>
        </dependency>
        <!-- JSON解析库：fastjson -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.47</version>
        </dependency>

    </dependencies>

    <build>
    <outputDirectory>target/classes</outputDirectory>
    <testOutputDirectory>target/test-classes</testOutputDirectory>
    <resources>
        <resource>
            <directory>${project.basedir}/src/main/resources</directory>
        </resource>
    </resources>
    <!-- Maven 编译的插件 -->
    <plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
        <version>3.0</version>
        <configuration>
            <source>1.8</source>
            <target>1.8</target>
            <encoding>UTF-8</encoding>
        </configuration>
    </plugin>
    <plugin>
    <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
    <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
    <executions>
        <execution>
            <goals>
                <goal>compile</goal>
                <goal>testCompile</goal>
            </goals>
        </execution>
    </executions>
    </plugin>
    </plugins>

        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <pluginManagement>
            <plugins>
                <!-- 指定编译java的插件 -->
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>3.5.1</version>
                </plugin>
                <!-- 指定编译scala的插件 -->
                <plugin>
                    <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                    <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                    <version>3.2.2</version>
                    <executions>
                        <execution>
                            <goals>
                                <goal>compile</goal>
                                <goal>testCompile</goal>
                            </goals>
                            <configuration>
                                <args>
                                    <arg>-dependencyfile</arg>
                                    <arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
                                </args>
                            </configuration>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
                    <version>2.18.1</version>
                    <configuration>
                        <useFile>false</useFile>
                        <disableXmlReport>true</disableXmlReport>
                        <includes>
                            <include>**/*Test.*</include>
                            <include>**/*Suite.*</include>
                        </includes>
                    </configuration>
                </plugin>
                <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                    <version>2.3</version>
                    <executions>
                        <execution>
                            <phase>package</phase>
                            <goals>
                                <goal>shade</goal>
                            </goals>
                            <configuration>
                                <filters>
                                    <filter>
                                        <artifact>*:*</artifact>
                                        <excludes>
                                            <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                            <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                            <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                        </excludes>
                                    </filter>
                                </filters>
                                <transformers>
                                    <transformer
                                            implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                        <mainClass></mainClass>
                                    </transformer>
                                </transformers>
                            </configuration>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
    </build>
</project>

总结

以上就是spark离线项目的全部内容,如果对你有帮助,不妨点个关注~

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