每个公司内部都有一套自己的架子，一般新人来了就直接在已有的架子上开发业务。
以下仅仅作为记录下自己使用的架子，不作为任何推荐，也不认为这样的组织结构就是好用的。

1. 大数据项目结构

项目的整体组织结构

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目录	说明
annotation	自定义注解Runner和Task。
app	用来放整个项目的各个任务。 test1和test2是具体开发的业务任务。
base	BaseRunner和BaseTask是两个基础类
enums	用来定义任务的别名
FeatureContextApp	主类在目录中的位置保持不变，如果移动，会影响扫描task和Runner

2. 类说明

2.1 公共接口类

package com.king.ml.base

import com.king.ml.enums.TaskNameEnum
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.internal.Logging
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.joda.time.DateTime
import org.springframework.util.StopWatch

import scala.util.{Failure, Success, Try}

trait BaseTask extends Logging with Serializable {

  def taskName: TaskNameEnum.Value
  def initConf(sparkConf: SparkConf = new SparkConf()): SparkConf = sparkConf
  var runtime: StopWatch = _


  def around(implicit spark: SparkSession, currDate: DateTime = DateTime.now): Unit = {
    before
    Try {
      Class.forName(spark.conf.get("task.runner"))
        .newInstance()
        .asInstanceOf[BaseRunner]
        .run
    } match {
      case Success(_) => after
      case Failure(_) => afterThrowException
    }

  }


  private def before(implicit spark: SparkSession, currDate: DateTime): Unit = {

    val taskName = spark.conf.get("task.runner")
    println("开始执行任务 ...["+taskName+"]")
    runtime = new StopWatch(taskName)
    runtime.start(taskName)

  }

  private def after(implicit spark: SparkSession, currDate: DateTime): Unit = {
    val taskName = spark.conf.get("task.runner")
    runtime.stop()
    println("任务执行结束 ...["+ taskName+"],共耗时:" + runtime.getTotalTimeSeconds +"秒")
  }

  private def afterThrowException(implicit spark: SparkSession, currDate: DateTime): Unit = {
    val taskName = spark.conf.get("task.runner")
    runtime.stop()
    println("任务执行异常 ...[" + taskName + "],共耗时:" + runtime.getTotalTimeSeconds + "秒")
  }
}

通过一个公共的接口记录每个任务执行的具体日志信息。

2.2 TaskNameEnum指定每个任务的名称

  
object TaskNameEnum extends Enumeration {

  def getEnumType(source:String):TaskNameEnum.Value = {
    val values =TaskNameEnum.values.toList.filter(_.toString.toUpperCase == source.toUpperCase)
    values.length match {
      case 1 => values.head
      case _ => throw new IllegalArgumentException("该任务不存在")
    }
  }

  val Test1 = Value("ods.ods_test1")
  val Test2 = Value("ods.ods_test2")

}

这里的Test1和Test2表示任务的名称。

2.3 TaskRunner中编写任务的业务逻辑

package com.king.ml.app.test1

import com.king.ml.annotation.Runner
import com.king.ml.base.BaseRunner
import com.king.ml.enums.TaskNameEnum
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.joda.time.DateTime


@Runner
class Test1TaskRunner extends BaseRunner{
  override def taskName: TaskNameEnum.Value = TaskNameEnum.Test1

  override def run(implicit spark: SparkSession, currDate: DateTime): Unit = {
    val cnt = spark.table("ods.ods_test1").count()
    println("===>总记录数为：")
    println("===>" + cnt)

  }
}

3. 任务执行脚本

在执行脚本中，任务主程序名不需要改变，只需要给任务传参枚举中任务名的值即可。

spark-submit \
--name 'test-ml' \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--conf spark.port.maxRetries=100 \
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=false \
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=5120 \
--queue root.production \
--driver-memory 2g  --num-executors 2 --executor-memory 2g --executor-cores 1 \
--class com.king.ml.app.FeatureContextApp \
./ml/ml-demo.jar "ods.ods_test1"