【Spark】Spark将计算结果写入到Mysql中

今天主要来谈谈如果将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面。其实方式也很简单，代码如下：

package scala

import java.sql.{DriverManager, PreparedStatement, Connection}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

object RDDtoMysql {

  case class Blog(name: String, count: Int)

  def myFun(iterator: Iterator[(String, Int)]): Unit = {
    var conn: Connection = null
    var ps: PreparedStatement = null
    val sql = "insert into blog(name, count) values (?, ?)"
    try {
      conn =DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/spark",
　　　　"root", "123456")
      iterator.foreach(data => {
        ps = conn.prepareStatement(sql)
        ps.setString(1, data._1)
        ps.setInt(2, data._2)
        ps.executeUpdate()
      }
      )
    } catch {
      case e: Exception => println("Mysql Exception")
    } finally {
      if (ps != null) {
        ps.close()
      }
      if (conn != null) {
        conn.close()
      }
    }
  }

  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("RDDToMysql").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val data = sc.parallelize(List(("www", 10), ("iteblog", 20), ("com", 30)))
    data.foreachPartition(myFun)
  }
}

其实是通过foreachPartition遍历RDD的每个分区，并调用普通的Scala方法来写数据库。在运行程序之前需要确保数据库里面存在blog表，可以通过下面语句创建：

CREATE TABLE `blog` (
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  `count` int(10) unsigned DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf-8

然后直接运行上述的代码即可。运行完成你就可以在数据库里面查询结果：

SELECT * FROM blog b;

www　　10
iteblog　　20
com　　30
需要注意的是：
1、你最好使用forEachPartition 函数来遍历RDD，并且在每台Work上面创建数据库的connection。
2、如果你的数据库并发受限，可以通过控制数据的分区来减少并发。
3、在插入Mysql的时候最好使用批量插入。
4、确保你写入数据库过程能够处理失败，因为你插入数据库的过程可能会经过网络，这可能会导致数据插入到数据库失败。

5、不建议将你的RDD数据写入到Mysql等关系型数据库中。