目前正在使用tispark 进行离线计算，简单记录一下操作过程

一、技术验证

1. 场景：计算每次充电过程中单体最高电压的变化速率

 解决方案：

　　　　    使用tispark 直接访问tidb的数据，采用spark的lag函数计算

　　　　　　SELECT billid,MAX(Diff) AS MaxHVDiff,MIN(Diff) AS MinHVDiff,
　　　　　　'20190801' AS bizdate FROM (SELECT upttime,billid,HighestVoltage , (HighestVoltage -lag(HighestVoltage ) over (PARTITION BY billid ORDER BY upttime)) AS Diff FROM ETL_SingleCharging 

　　　　计算资源   ： 

　　　　　　 /home/teld/tispark/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell --master=spark://***:7077 --executor-memory 32G  48核

             计算结果：                     

　　参与计算的数据量： 451105735 –4.5亿
　　结果数据：6463684 –646万
　　时间：16分钟

    监控资源
        

     2. 相同的场景，将资源占用控制在 24G，36核心。 观察tispark 内存压力下降 --说明 tispark的资源占用可控

 　　/home/teld/tispark/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell --master=spark://***:7077 --executor-memory 24G --total-executor-cores 36

二、生产部署

  场景：生产环境需要计算每分钟的每个订单的充电的soc、温度、单体最高电压的变化速率，因此分析查找出异常的订单数据

   生产解决方案：

     2.1 整体思路：

              通过计算平台的HUE上扩展TIspark的插件，实现tispark的相关操作，由于涉及到相关的临时表操作，因此在HUE的数据流里面还涉及到清楚临时表，导入数据到sqlserver等操作，因此还涉及kettle操作

    2.2 实现方案：

             1.数据流定义：

                   1.定义HUE数据流任务

             tispark sql  --临时用shell 插件，扩张的hue上的tispark的插件正在开发

         2.执行监控

                 每个sparksql 执行时间为2分钟

三 下一步规划

     3.1 下一步逐步增加更深入的离线任务

     3.2 tispark 的hue 更易用性的插件开发，并返回给社区

     3.3 继续增加tidb的 oltp业务观察 tp和ap业务的 关系和对资源的占用冲突情况