spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解

dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api，这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的rdd转化方式易用的前提下，据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作，对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便，甚至可以有更高层次的应用，比如在实时这一块，传入kafka的topic名称和sql语句，后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算，这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处。 　　　

下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询，最后以追加的形式写入mysql表的过程,scala代码示例如下

import java.sql.timestamp
import org.apache.spark.sql.{savemode, sqlcontext}
import org.apache.spark.{sparkcontext, sparkconf}
object dataframesql {
 case class memberbase(data_date:long,memberid:string,createtime:timestamp,sp:int)extends serializable{
 override def tostring: string="%d\t%s\t%s\t%d".format(data_date,memberid,createtime,sp)
 }
 def main(args:array[string]): unit ={
 val conf = new sparkconf()
 conf.setmaster("local[2]")
// ----------------------
 //参数 spark.sql.autobroadcastjointhreshold 设置某个表是否应该做broadcast，默认10m，设置为-1表示禁用
 //spark.sql.codegen 是否预编译sql成java字节码，长时间或频繁的sql有优化效果
 // spark.sql.inmemorycolumnarstorage.batchsize 一次处理的row数量，小心oom
 //spark.sql.inmemorycolumnarstorage.compressed 设置内存中的列存储是否需要压缩
// ----------------------
 conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","20") //默认partition是200个
 conf.setappname("dataframe test")
 val sc = new sparkcontext(conf)
 val sqc = new sqlcontext(sc)
 val ac = sc.accumulator(0,"fail nums")
 val file = sc.textfile("src\\main\\resources\\000000_0")
 val log = file.map(lines => lines.split(" ")).filter(line =>
  if (line.length != 4) { //做一个简单的过滤
  ac.add(1)
  false
  } else true)
  .map(line => memberbase(line(0).tolong, line(1),timestamp.valueof(line(2)), line(3).toint))
 // 方法一、利用隐式转换
 import sqc.implicits._
 val dftemp = log.todf() // 转换
 /*
  方法二、利用createdataframe方法,内部利用反射获取字段及其类型
  val dftemp = sqc.createdataframe(log)
  */
 val df = dftemp.registertemptable("memberbaseinfo")
 /*val sqlcommand ="select date_format(createtime,'yyyy-mm')as mm,count(1) as nums " +
  "from memberbaseinfo group by date_format(createtime,'yyyy-mm') " +
  "order by nums desc,mm asc "*/
 val sqlcommand="select * from memberbaseinfo"
 val sel = sqc.sql(sqlcommand)
 val prop = new java.util.properties
 prop.setproperty("user","etl")
 prop.setproperty("password","xxx")
 // 调用dataframewriter将数据写入mysql
 val dataresult = sqc.sql(sqlcommand).write.mode(savemode.append).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","t_spark_dataframe_test",prop) // 表可以不存在
 println(ac.name.get+" "+ac.value)
 sc.stop()
 }
}

上面代码textfile中的示例数据如下，数据来自hive，字段信息分别为 分区号、用户id、注册时间、第三方号

20160309 45386477 2012-06-12 20:13:15 901438
20160309 45390977 2012-06-12 22:38:06 901036
20160309 45446677 2012-06-14 21:57:39 901438
20160309 45464977 2012-06-15 13:42:55 901438
20160309 45572377 2012-06-18 14:55:03 902606
20160309 45620577 2012-06-20 00:21:09 902606
20160309 45628377 2012-06-20 10:48:05 901181
20160309 45628877 2012-06-20 11:10:15 902606
20160309 45667777 2012-06-21 18:58:34 902524
20160309 45680177 2012-06-22 01:49:55 
20160309 45687077 2012-06-22 11:23:22 902607

这里注意字段类型映射，即case class类到dataframe映射，从官网的截图如下

更多明细可以查看官方文档 spark sql and dataframe guide

以上这篇spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。