Spark JDBC操作MySQL方式详细讲解

这篇文章主要介绍了Spark JDBC操作MySQL方式，Spark SQL可以通过JDBC从传统的关系型数据库中读写数据，读取数据后直接生成的是DataFrame，然后再加上借助于Spark SQL丰富的API来进行各种操作

JDBC操作MySQL

在实际的企业级开发环境中，如果数据规模特S别大，此时采用传统的SQL语句去处理的话一般需要分成很多批次处理，而且很容易造成数据库服务宕机，且实际的处理过程可能会非常复杂，通过传统的Java EE等技术可能很难或者不方便实现处理算法，此时采用SparkSQL进行分布式分析处理就可以非常好的解决该问题，在生产环境下，一般会在Spark SQL和具体要操作的DB之间加上一个缓冲层次，例如中间使用Redis或者Kafka。

Spark SQL可以通过JDBC从传统的关系型数据库中读写数据，读取数据后直接生成的是DataFrame，然后再加上借助于Spark SQL丰富的API来进行各种操作。从计算数据规模的角度去讲，集群并行访问数据库数据，调用Data Frame Reader的Format（“JDBC”）的方式说明Spark SQL操作的数据来源是通过JDBC获得，JDBC后端一般都是数据库，例如MySQL、Oracle等。

JDBC读取数据方式

单Partition(无并发)

调用函数格式：def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame

url：代表数据库的JDBC链接地址；
table：具体要链接的数据库；

这种方法是将所有的数据放在一个Partition中进行操作（即并发度为1），意味着无论给的资源有多少，只有一个Task会执行任务，执行效率比较慢，并且容易出现OOM。使用如下，在spark-shell中执行：

/*此为代码格式，实际中使用应替换相应字段中的内容*/ val url = "jdbc:mysql://localhost:/database" val tableName = "table" // 设置连接用户&密码 val prop = new java.util.Properties prop.setProperty("user","username")  //实际使用中替换username为相应的用户名 prop.setProperty("password","pwd")   //实际使用中替换pwd为相应的密码

根据Long类型字段分区

/*此为代码格式，实际中使用应替换相应字段中的内容*/ def jdbc( url: String, table: String, columnName: String, // 根据该字段分区，需要为整型，比如 id 等 lowerBound: Long, // 分区的下界 upperBound: Long, // 分区的上界 numPartitions: Int,  //分区的个数 connectionProperties: Properties): DataFrame

根据字段将数据进行分区，放进不同的Partition中，执行效率较快，但是只能根据数据字段作为分区关键字。使用如下：

/*此为代码格式，实际中使用应替换相应字段中的内容*/ val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database" val tableName = "table" val columnName = "colName" val lowerBound = 1, val upperBound = 10000000, val numPartitions = 10, // 设置连接用户&密码 val prop = new java.util.Properties prop.setProperty("user","username") prop.setProperty("password","pwd")

将字段 colName 中发 1~10000000 条数据分区到 10 个 Partition 中。

根据任意类型字段分区

/*此为代码格式，实际中使用应替换相应字段中的内容*/ jdbc( url: String, table: String, predicates: Array[String], connectionProperties: Properties): DataFrame

以下使用时间字段进行分区：

/*此为代码格式，实际中使用应替换相应字段中的内容*/ val url = "jdbc:mysql://mysqlHost:3306/database" val tableName = "table" // 设置连接用户&密码 val prop = new java.util.Properties prop.setProperty("user","username") prop.setProperty("password","pwd") /** * 将 9 月 16-12 月 15 三个月的数据取出，按时间分为 6 个 partition * 为了减少事例代码，这里的时间都是写死的 * modified_time 为时间字段 */ val predicates = Array( "2015-09-16" -> "2015-09-30", "2015-10-01" -> "2015-10-15", "2015-10-16" -> "2015-10-31", "2015-11-01" -> "2015-11-14", "2015-11-15" -> "2015-11-30", "2015-12-01" -> "2015-12-15" ).map { case (start, end) => s"cast(modified_time as date) >= date '$start' " + s"AND cast(modified_time as date) <= date '$end'" }

这种方法可以使用任意字段进行分区，比较灵活，适用于各种场景。以MySQL 3000W数据量为例，如果单分区count，若干分钟就会报OOM；如果分成5~20个分区后，count操作只需要2s，效率会明显提高，这里就凸显出JDBC高并发的优势。Spark高并发度可以大幅度提高读取以及处理数据的速度，但是如果设置过高(大量的Partition同时读取)也可能会将数据源数据库宕掉。

JDBC读取MySQL数据

下面来进行实际操作，首先需要配置MySQL

免密登陆：mysql -uroot
查看数据库：show databases;
使用MySQL数据库：use mysql;

修改表格的权限，目的是为了使其他主机可以远程连接 MySQL，通过此命令可以查看访问用户允许的主机名。

查看所有用户及其host：select host, user from user;
将相应用户数据表中的host字段改成’%'：update user set host="%" where user="root";
刷新修改权限flush privileges;

通过命令修改host为%，表示任意IP地址都可以登录。出现ERROR 1062 (23000): Duplicate entry '%-root' for key 'PRIMARY'，是因为 user+host 是主键，不能重复，可以不用理会。也可通过以下命令删除user 为空的内容来解决：delete from user where user='';。

在MySQL创建数据库和表格，插入数据，查看：

create database test;    //创建数据库test use test;        //进入数据库test create table people( name varchar(12), age int);         //创建表格people并构建结构 insert into people values ("Andy",30),("Justin",19),("Dela",25),("Magi",20),("Pule",21),("Mike",12);        //向people表中插入数据 select * from people;         //输出people表中全部数据

编写代码读取MySQL表中数据：

//导入依赖环境 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import java.util.Properties val url = "jdbc:mysql://localhost/test"       //MySQL地址及数据库 val username = "root"       //用户名 val sqlContext = new SQLContext(sc) sc.setLogLevel("WARN") val uri = url + "?user=" + username + "&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"           //设置读取路径及用户名 val properties = new Properties()      //创建JDBC连接信息 properties.put("user","root") properties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") val df_test: DataFrame = spark.sqlContext.read.jdbc(uri, "people", properties)  //读取数据 df_test.select("name","age").collect().foreach(row => {         //输出数据 println("name " + row(0) + ", age" + row(1)) }) df_test.write.mode("append").jdbc(uri,"people",properties)     //向people表中写入读出的数据，相当于people表中有两份一样的数据

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