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- 分区写入 `foreachPartition`
- 直接写入 `write.jdbc()`
- 有没有插入成功
- 在插入时记录行数 `累加器`
分区写入 foreachPartition
在Spark中，你可以使用foreachPartition或foreach来将DataFrame中的数据插入到MySQL数据库。以下是一个基本的Scala代码示例，假设你已经创建了一个SparkSession并加载了你的DataFrame：
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}object SparkToMySQLExample {def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建 SparkSessionval spark = SparkSession.builder.appName("SparkToMySQLExample").getOrCreate()// 从数据源创建 DataFrame，这里假设你已经有了一个 DataFrame，用 df 表示val df = // ... your DataFrame creation logic ...// 定义 MySQL 连接信息val jdbcUrl = "jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/your-database"val jdbcUsername = "your-username"val jdbcPassword = "your-password"// 定义 MySQL 表名val tableName = "your-table"// 定义插入数据的 SQL 语句val insertQuery = s"INSERT INTO $tableName (column1, column2, ...) VALUES (?, ?, ...)"// 将 DataFrame 的数据插入到 MySQLdf.foreachPartition { partition =>// 在每个分区上建立一个数据库连接Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")val connection: Connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUsername, jdbcPassword)// 遍历分区中的每一行数据并执行插入操作val preparedStatement: PreparedStatement = connection.prepareStatement(insertQuery)partition.foreach { row =>// 根据你的 DataFrame 列的顺序设置参数preparedStatement.setString(1, row.getString(0))preparedStatement.setInt(2, row.getInt(1))// ... 设置其他参数 ...// 执行插入操作preparedStatement.executeUpdate()}// 关闭连接和声明preparedStatement.close()connection.close()}// 停止 SparkSessionspark.stop()}
}
请替换示例中的your-mysql-host、your-database、your-username、your-password、your-table以及列名（column1、column2等）等信息为你实际使用的值。在实际应用中，请确保数据库连接信息和表结构是正确的，并根据你的数据和表结构调整插入逻辑。
此外，确保你的 Spark 应用程序能够访问 MySQL 驱动程序。你可能需要在启动 Spark 时包含 MySQL 驱动程序的 JAR 文件。
直接写入 write.jdbc()
DataFrame.write.jdbc() 是 Spark 提供的一种更方便的方式，用于将 DataFrame 中的数据写入关系型数据库。这个方法封装了连接数据库、创建表以及插入数据的整个过程，提供了一种更简洁和易用的接口。
与使用 foreach 或 foreachPartition 直接进行数据插入相比，使用 write.jdbc() 有以下优点：
-
简洁性和易用性：
write.jdbc()方法抽象了底层的数据库连接和数据插入逻辑，使得代码更加简洁易读。你只需要提供数据库连接信息、表名和DataFrame即可，而不需要手动处理连接、预处理语句等细节。 -
性能优化： Spark 内部会进行一些优化，例如分区数据、并行写入等，以提高插入性能。
write.jdbc()方法会在背后进行一些优化，而手动编写foreach或foreachPartition可能需要更多的手动调整以实现最佳性能。
下面是使用 write.jdbc() 的简单示例：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}object SparkToMySQLExample {def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder.appName("SparkToMySQLExample").getOrCreate()val df = // ... your DataFrame creation logic ...val jdbcUrl = "jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/your-database"val jdbcUsername = "your-username"val jdbcPassword = "your-password"val tableName = "your-table"df.write.mode(SaveMode.Append) // 保存模式，可以选择 Append、Overwrite、ErrorIfExists 或 Ignore.jdbc(jdbcUrl, tableName, new java.util.Properties() {put("user", jdbcUsername)put("password", jdbcPassword)})spark.stop()}
}
在这个例子中，.mode(SaveMode.Append) 表示将数据追加到现有表中。你可以根据需要选择不同的保存模式，例如覆盖现有表，如果表不存在则创建新表等。
总体来说，如果你的目标是将 DataFrame 中的数据写入关系型数据库，推荐使用 write.jdbc() 方法，因为它更容易使用且通常会有更好的性能。
有没有插入成功
在使用df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc()方式插入数据时，你可以利用Spark的Action操作触发数据写入，并检查写入操作是否成功。write 操作属于Spark的Transformation，它不会立即执行，而是在遇到一个触发执行的Action操作时才实际执行。
在Spark中，一些典型的Action操作包括 count()、collect() 等，它们会触发 Spark 作业的执行。
以下是一个简单的示例，演示如何在写入数据后使用 count() 来验证插入是否成功：
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}object SparkToMySQLExample {def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder.appName("SparkToMySQLExample").getOrCreate()val df = // ... your DataFrame creation logic ...val jdbcUrl = "jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/your-database"val jdbcUsername = "your-username"val jdbcPassword = "your-password"val tableName = "your-table"// 写入数据df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(jdbcUrl, tableName, new java.util.Properties() {put("user", jdbcUsername)put("password", jdbcPassword)})// 触发写入操作后，使用 count() 来验证插入是否成功val rowCount = spark.read.jdbc(jdbcUrl, tableName, new java.util.Properties() {put("user", jdbcUsername)put("password", jdbcPassword)}).count()println(s"Number of rows in the table after insertion: $rowCount")spark.stop()}
}
在这个例子中，我们使用 spark.read.jdbc 读取插入后的表，并使用 count() 操作来获取表中的行数。如果插入成功，你应该能够看到插入前后的行数有所增加。
请注意，这种方法有一个缺点，即每次插入后都需要读取整个表，可能会导致性能问题。在生产环境中，可以考虑使用更高效的方法，例如通过其他手段检查数据库中的行数，或者在插入数据时记录插入的行数，并在Spark中进行验证。
在插入时记录行数 累加器
在Spark中，你可以使用foreachPartition或foreach操作，结合累加器（Accumulator）来记录插入的行数。累加器是一种分布式变量，可以在任务之间共享和累加值。以下是一个简单的示例，演示如何在Spark中记录插入的行数：
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}object SparkInsertWithRowCounter {def main(args: Array[String]): Unit = {val spark = SparkSession.builder.appName("SparkInsertWithRowCounter").getOrCreate()val df = // ... your DataFrame creation logic ...// 定义累加器val rowCounter = spark.sparkContext.longAccumulator("rowCounter")// 定义 MySQL 连接信息val jdbcUrl = "jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/your-database"val jdbcUsername = "your-username"val jdbcPassword = "your-password"val tableName = "your-table"// 定义插入数据的 SQL 语句val insertQuery = s"INSERT INTO $tableName (column1, column2, ...) VALUES (?, ?, ...)"// 将 DataFrame 的数据插入到 MySQL，并在插入时累加行数df.foreachPartition { partition =>// 在每个分区上建立一个数据库连接Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")val connection: Connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUsername, jdbcPassword)// 遍历分区中的每一行数据并执行插入操作val preparedStatement: PreparedStatement = connection.prepareStatement(insertQuery)partition.foreach { row =>// 根据你的 DataFrame 列的顺序设置参数preparedStatement.setString(1, row.getString(0))preparedStatement.setInt(2, row.getInt(1))// ... 设置其他参数 ...// 执行插入操作preparedStatement.executeUpdate()// 累加行数rowCounter.add(1)}// 关闭连接和声明preparedStatement.close()connection.close()}// 打印插入的总行数println(s"Total rows inserted: ${rowCounter.value}")// 停止 SparkSessionspark.stop()}
}
在这个例子中，我们创建了一个名为 rowCounter 的累加器，并在插入数据时使用 rowCounter.add(1) 来累加行数。最后，通过 rowCounter.value 获取累加的总行数，并在Spark应用程序中进行验证。
确保替换示例中的 your-mysql-host、your-database、your-username、your-password、your-table 以及列名（column1、column2等）等信息为你实际使用的值。
