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隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的企業(yè)開始運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。而在大數(shù)據(jù)處理中，抽取數(shù)據(jù)是非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)抽取的效率和精度直接影響到后面的數(shù)據(jù)處理和結(jié)果分析。而對于大數(shù)據(jù)處理來說，使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取已經(jīng)成為了一種主流方法，因為Spark擁有著分布式的特點(diǎn)，能夠在大數(shù)據(jù)量的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，而且Spark還擁有著高效的性能和便捷的編程模式，使得Spark可以成為一種理想的數(shù)據(jù)抽取工具。
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而對于大量存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，如何使用Spark高效抽取這些數(shù)據(jù)呢？本文將介紹使用Spark進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取的方法和步驟。
一、環(huán)境準(zhǔn)備
1.1 Oracle JDBC驅(qū)動
在使用Spark進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)抽取時，首先需要下載Oracle JDBC驅(qū)動，因為Spark需要通過JDBC連接Oracle數(shù)據(jù)庫?？梢詮腛racle官方網(wǎng)站上下載最新版的JDBC驅(qū)動。
1.2 Spark環(huán)境
使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取，必須搭建Spark環(huán)境。可以通過下載Spark官網(wǎng)的最新版本進(jìn)行搭建，也可以通過Hadoop分布式系統(tǒng)集群環(huán)境中搭建Spark環(huán)境。
1.3 Oracle數(shù)據(jù)庫
需要準(zhǔn)備好要抽取的Oracle數(shù)據(jù)庫，并確保該數(shù)據(jù)庫可以被遠(yuǎn)程訪問。
二、使用Spark進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)庫抽取
2.1 導(dǎo)入Oracle JDBC驅(qū)動
在進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)抽取時，首先需要在Spark中導(dǎo)入Oracle JDBC驅(qū)動?？梢酝ㄟ^以下代碼進(jìn)行導(dǎo)入：
“`
$SPARK_HOME/bin/spark-shell –driver-class-path /path/to/ojdbc7.jar
“`
其中，$SPARK_HOME是Spark安裝目錄，/path/to/ojdbc7.jar是Oracle JDBC驅(qū)動jar包路徑。
2.2 創(chuàng)建SparkSession
SparkSession是Spark2.0之后的入口點(diǎn)，使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取時必須創(chuàng)建SparkSession。可以使用以下代碼創(chuàng)建SparkSession：
“`
import org.apache.spark.sql._
val spark = SparkSession.builder.appName(“OracleExtractor”).getOrCreate()
“`
其中，OracleExtractor是自定義的應(yīng)用程序名稱。
2.3 構(gòu)建JDBC連接URL
在進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)抽取時，需要指定數(shù)據(jù)庫的連接URL?？梢詫⒁韵麓a插入到之前創(chuàng)建的SparkSession代碼中：
“`
val url = “jdbc:oracle:thin:@//host:port/service”
“`
其中host是指Oracle數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的主機(jī)名，port是監(jiān)聽的端口號，service是Oracle數(shù)據(jù)庫的服務(wù)名稱。
2.4 構(gòu)建JDBC連接屬性
在進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)抽取時，需要指定連接Oracle數(shù)據(jù)庫的用戶名和密碼?？梢詫⒁韵麓a插入到之前創(chuàng)建的SparkSession代碼中：
“`
val props = new java.util.Properties()
props.setProperty(“user”, “username”)
props.setProperty(“password”, “password”)
“`
其中，username和password是Oracle數(shù)據(jù)庫的用戶名和密碼。
2.5 構(gòu)建JDBC連接表名
在進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)抽取時，需要指定需要抽取的表的名稱?？梢詫⒁韵麓a插入到之前創(chuàng)建的SparkSession代碼中：
“`
val table = “tablename”
“`
其中，tablename是需要抽取的表名。
2.6 構(gòu)建JDBC連接查詢語句
在進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)抽取時，需要指定需要查詢的字段和查詢條件?？梢詫⒁韵麓a插入到之前創(chuàng)建的SparkSession代碼中：
“`
val query = “(select col1, col2, col3 from ” + table + ” where …) as query”
“`
其中，col1、col2、col3是需要查詢的列名，…是查詢條件。
2.7 使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取
構(gòu)建好JDBC連接之后，可以通過以下代碼使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取：
“`
val df = spark.read.jdbc(url, query, props)
“`
其中，url是JDBC連接URL，query是JDBC連接查詢語句，props是JDBC連接屬性。使用read.jdbc方法可以將數(shù)據(jù)從Oracle數(shù)據(jù)庫中讀取出來，并以DataFrame的形式返回。
2.8 數(shù)據(jù)處理和結(jié)果輸出
使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取之后，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和結(jié)果輸出。例如，可以將查詢結(jié)果保存到Hadoop文件中，可以使用以下代碼保存到Hadoop文件：
“`
df.write.mode(“overwrite”).parquet(“/path/to/output”)
“`
其中，/path/to/output是Hadoop文件輸出路徑。
三、
使用Spark進(jìn)行Oracle數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取不僅可以快速高效地處理海量數(shù)據(jù)，而且還具有靈活可擴(kuò)展的特性，可以根據(jù)需求隨時調(diào)整數(shù)據(jù)抽取的方式和處理的效果。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，才能取得更好的效果。
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- 簡述Oracle數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
簡述Oracle數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
Oracle數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)可以分成三個層次：
數(shù)據(jù)獲取層：Oracle Database Enterprise ETL Option + Oracle Database Data Quality Option 在Oracle Database 10g 同一個軟件中實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)模型設(shè)計，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，ETL 流程設(shè)計和元數(shù)據(jù)管理的全部功能。所有的 ETL 過程可以通過Oracle數(shù)據(jù)倉庫中提供的工具： Oracle Warehouse Builder 生成的ETL 腳本存儲在Oracle 10g 數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行，按照數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的要求，定時地完成數(shù)據(jù)的抽取并加載到數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中。由于ETL 的執(zhí)行是在Oracle 10g 數(shù)據(jù)庫中，可以充分利用Oracle 10g 數(shù)據(jù)庫提供的強(qiáng)大并行處理能力，保證數(shù)據(jù)獲取的高效、可靠執(zhí)行。
數(shù)據(jù)存儲層：Oracle 10g數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)各種類型數(shù)據(jù)的集中存儲和管理，包括各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Oracle 10g數(shù)據(jù)庫內(nèi)置OLAP和數(shù)據(jù)挖掘功能，不需要進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)遷移，就可以直接 在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中完成復(fù)雜的統(tǒng)計分析功能。Oracle 10g數(shù)據(jù)庫通過使用分區(qū)技術(shù)可以支持海量數(shù)據(jù)的存儲，一個數(shù)據(jù)庫更大數(shù)據(jù)量為8,000 PB(1PB=1024TB)。Oracle 10g提供強(qiáng)大的并行處理能力，滿足數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) 對于性能和擴(kuò)展性方面的要求。而且系統(tǒng)通過網(wǎng)格控制臺(Grid Control)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫統(tǒng)一管理。
數(shù)據(jù)展現(xiàn)層：Oracle提供全新的商務(wù)智能解決方案Oracle BI EE、OLAP分析開發(fā)工具(JDeveloper＋BI Beans)和 數(shù)據(jù)挖掘工具(Oracle Data Miner)，將統(tǒng)計分析的結(jié)果通過各種方式展現(xiàn)。Oracle的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方案使尺缺用Java 和 HTML兩種方式實(shí)現(xiàn)，基于標(biāo)準(zhǔn)的J2EE平臺。由于使用統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)庫，不需要進(jìn)行元數(shù)據(jù)的交換，能夠 更大限度地減少系統(tǒng)的維護(hù)工作。同時，Oracle的數(shù)據(jù)展現(xiàn)方案提供具有強(qiáng)大分析功能和非常易歲高用的分析 儀乎困尺表板， 并支持通過門戶(Portal)技術(shù)進(jìn)行集成，為不同類型的用戶提供一致的訪問界面。
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數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)，它用于支持企業(yè)或組織的決策分析處理。
數(shù)據(jù)倉庫，英文名稱為Data Warehouse，可簡寫為DW。
數(shù)據(jù)倉庫之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一書中所提出的定義被廣泛接受——數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）是一個面向主題的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相對穩(wěn)定的（Non-Volatile）、反映歷史變化（Time Variant）的數(shù)據(jù)，用于支持管理決策(Decision Making Support)。
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