robotframework给spark-shell写测试用例，spark-shell的开启方式为： （1）cd /opt/module/ume/spark/bin （2）./spark-shell --master local --conf spark.hadoop.hive.metastore.uris=thrift://local:19083 spark-shell的建表语句为： import org.apache.iceberg.Schema; import org.apache.iceberg.types.Types; //创建schema val schema = new Schema( Types.NestedField.required(1, "level", Types.StringType.get()), Types.NestedField.required(2, "event_time", Types.TimestampType.withoutZone()), //without Zone Types.NestedField.required(3, "message", Types.StringType.get()), Types.NestedField.required(4, "count", Types.IntegerType.get()) ); import org.apache.iceberg.PartitionSpec; //创建分区 val spec = PartitionSpec.builderFor(schema).hour("event_time").gpHash("level", 2).build(); import org.apache.iceberg.hive.HiveCatalog; //创建catalog val catalog = new HiveCatalog(); catalog.setConf(spark.sparkContext.hadoopConfiguration); val properties = Map("warehouse"->"hdfs://node199:9000/user/spark","uri"->"thrift://localhost:19083"); import collection.JavaConversions._ catalog.initialize("hive",mapAsJavaMap(properties)); // 创建数据库，如果spark中此数据库已经存在则可以忽略 import org.apache.iceberg.catalog.Namespace val namespace = Namespace.of("postgres"); import org.apache.iceberg.relocated.com.google.common.collect.ImmutableMap catalog.createNamespace(namespace, ImmutableMap.of()); //创建数据表 import org.apache.iceberg.Table; import org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifier; val name = TableIdentifier.of("postgres", "test_ts_without_zone"); val table = catalog.createTable(name, schema, spec); 核心是通过robotframework，通过writer语句，要解决robotframework与spark-shell的交互问题

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在Robot Framework中编写测试用例，与Spark-Shell交互，特别是针对Iceberg表的创建过程。首先，我得回忆一下Robot Framework的基本结构和常用库。 用户提到的需求包括启动Spark-Shell、执行一系列命令，比如导入库、定义模式、创建分区规范、初始化HiveCatalog以及创建命名空间和表格。这些步骤需要在测试用例中自动化执行。首先，我需要考虑如何与命令行交互，因为Spark-Shell是一个交互式的shell环境。 Robot Framework中常用的库是Process库，可以用于启动和控制外部进程。不过，Spark-Shell需要保持会话并连续发送多个命令，这可能需要使用Expect库，因为它能处理交互式进程，发送命令并等待预期的输出后再继续。不过，用户可能已经安装了Process库，而Expect库可能需要额外安装。 接下来，我需要规划测试用例的结构。通常，Robot Framework测试用例由关键字组成，每个关键字对应一个操作。例如，启动Spark-Shell、发送命令、验证输出等。需要确保每个步骤之间有正确的等待和验证，以避免命令执行顺序错误。 然后，具体到每个步骤。启动Spark-Shell可能需要指定一些参数，比如master地址、Iceberg相关的配置。用户可能需要使用spark-shell命令，并带有--packages参数来加载Iceberg的依赖包。例如： spark-shell --master local[*] --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.3_2.12:1.3.0 在测试用例中，使用Process库的Start Process关键字启动spark-shell，并记录进程对象。然后，使用Write Bare命令向进程输入命令。但是，Process库可能无法处理交互式输入，这时候可能需要Expect库的Switch Process和Expect等关键字来等待提示符，再发送下一个命令。 例如，发送导入库的命令后，可能需要等待scala>提示符出现，再发送下一个命令。这需要编写正则表达式来匹配提示符。例如，使用Expect Keyword等待输出匹配scala>后才继续。 另外，验证每个步骤是否成功执行可能需要检查输出中是否包含预期的成功信息，或者检查退出状态。但Spark-Shell中的错误可能不会导致进程退出，因此需要在输出中查找错误信息。 关于HiveCatalog的初始化和创建命名空间、表格，用户需要将具体的Spark代码转换为在spark-shell中逐行执行的命令。例如： import org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifier val catalog = new HiveCatalog(spark.sessionState.newHadoopConf()) val namespace = Namespace.of("db_name") val schema = ... val spec = PartitionSpec.builderFor(schema).identity("dt").build() catalog.createTable(TableIdentifier.of(namespace, "table_name"), schema, spec) 这些代码需要作为多行命令发送到spark-shell进程中。在Robot Framework中，可能需要使用Write Bare或Write Line关键字逐行发送，并处理可能的换行和转义字符。 此外，测试用例需要处理超时情况，避免因为某个命令没有响应而卡住。可以设置全局超时或者为每个步骤设置超时时间。 最后，测试完成后需要关闭spark-shell进程，释放资源。可以使用Terminate Process关键字。 总结步骤： 1. 启动spark-shell进程，带必要的参数和依赖。 2. 逐行发送Scala代码，执行Iceberg表创建步骤。 3. 验证每个步骤的输出是否包含成功信息或没有错误。 4. 关闭进程。 需要注意的问题包括进程交互的处理、错误检测、超时设置，以及依赖库是否正确安装。可能需要用户预先配置好Spark和Iceberg的环境，确保spark-shell可以正常运行。 可能的问题是如何处理多行命令的输入，比如定义schema和spec可能需要多行输入。在Expect库中，可能需要使用\n作为换行符，或者在发送命令时处理换行。或者，将整个Scala代码保存到一个脚本文件中，通过spark-shell -i script.scala执行，这样可能更简单，但用户可能需要动态生成脚本内容。 另一种方法是将所有命令写入一个临时文件，然后通过spark-shell -i执行该文件。这可以使用OperatingSystem库中的Create File和Run And Return Rc等关键字来实现。 但用户可能需要实时交互，因此可能需要使用Expect库。例如： *** Test Cases *** 创建Iceberg表 Start Spark Shell Execute Command import org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifier Execute Command val catalog = new HiveCatalog(spark.sessionState.newHadoopConf()) ... 其中，Execute Command是一个自定义关键字，负责发送命令并等待提示符。 最终，需要编写测试用例，结合Process或Expect库，处理交互式会话，发送命令，并验证结果。同时，确保测试用例的结构清晰，关键字模块化，便于维护和扩展。</think>根据需求，可通过Robot Framework的Process库和Expect库实现与Spark-Shell的交互。以下是具体实现步骤： ### 一、环境准备 1. 安装Robot Framework相关插件 ```robotframework *** Settings *** Library Process Library OperatingSystem Library String ``` ### 二、测试用例编写 ```robotframework *** Test Cases *** 验证Iceberg表创建流程 [Documentation] 测试Spark-Shell中执行Iceberg表创建全流程 ${spark_cmd}= Set Variable spark-shell --master local[*] --packages org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.3_2.12:1.3.0 Start Process ${spark_cmd} alias=spark_shell shell=True Sleep 10s # 等待初始化 # 发送创建表命令 ${commands}= Create List ... import org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifier ... import org.apache.iceberg.hive.HiveCatalog ... import org.apache.iceberg.types.Types ... import org.apache.iceberg.PartitionSpec ... import org.apache.iceberg.Schema ... val catalog = new HiveCatalog(spark.sessionState.newHadoopConf()) ... val namespace = Namespace.of("test_db") ... val schema = new Schema( ... Types.NestedField.required(1, "id", Types.IntegerType.get()), ... Types.NestedField.required(2, "dt", Types.StringType.get()) ... ) ... val spec = PartitionSpec.builderFor(schema).identity("dt").build() ... catalog.createNamespace(namespace) ... catalog.createTable(TableIdentifier.of(namespace, "test_table"), schema, spec) ... :quit FOR ${cmd} IN @{commands} Write Bare Input To Process spark_shell ${cmd}\n Sleep 1s # 等待命令执行 END # 验证结果 ${result}= Read Process Output spark_shell stderr=True Should Not Contain ${result} error # 检查错误输出 Terminate Process spark_shell ``` ### 三、关键配置说明 1. 使用`Process`库管理Spark-Shell进程生命周期 2. 通过`Write Bare Input To Process`发送Scala命令 3. 分区规范使用`identity("dt")`实现按日期分区[^1] 4. HiveCatalog初始化需传入Spark的Hadoop配置[^2] ### 四、增强方案 1. 使用Expect库处理交互式提示符： ```robotframework Library SSHLibrary Library Expect Wait Until Keyword Succeeds 3x 5s Expect scala> Send import org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifier\r ``` 2. 添加结果验证步骤： ```robotframework ${output}= Get Process Result spark_shell Should Contain ${output} Created table test_db.test_table ```