Apache Sedona 1.5.1 在Databricks上的部署指南

Apache Sedona 1.5.1版本在Databricks集群上的部署方式相比之前版本有所简化。本文将详细介绍如何正确配置和部署这一版本。

核心变化

从1.5.0版本开始，Apache Sedona团队对项目结构进行了优化，将原先分散的Spark相关JAR文件合并为一个统一的sedona-spark-shaded包。这一变化显著简化了依赖管理，用户不再需要单独下载和配置多个JAR文件。

完整部署步骤

1. Spark配置准备 创建一个配置文件01-custom-spark-driver-defaults.conf，包含以下关键配置项：

   • 设置Kryo序列化器及其配置项
   • 启用Sedona SQL和可视化扩展
   • 配置全局索引和连接参数
   • 其他性能优化选项

2. 依赖下载 只需要下载两个核心JAR文件：

   • geotools-wrapper-1.5.1-28.2.jar：提供地理空间数据处理能力
   • sedona-spark-shaded-3.4_2.12-1.5.1.jar：合并后的Spark支持包

3. 文件部署 将下载的JAR文件复制到Databricks集群的默认JAR目录，确保集群可以正确加载这些依赖。

4. Python支持 通过pip安装apache-sedonaPython包，提供Python API支持。

注意事项

• 不再需要单独下载sedona-viz包，可视化功能已集成到主包中
• 确保Spark版本与JAR文件版本兼容（本例中使用的是Spark 3.4）
• Scala版本需要匹配（本例中使用的是Scala 2.12）
• 建议在集群初始化时完成这些配置，以确保环境一致性

性能优化建议

配置文件中包含了一些性能优化选项：

• 启用Databricks IO缓存
• 设置合适的全局索引类型
• 配置字符集编码
• 根据实际需求调整连接策略

通过遵循这些步骤，用户可以顺利在Databricks环境中部署Apache Sedona 1.5.1，并充分利用其地理空间数据处理和可视化能力。