基于scala语言的sparkstreaming进行字符串分割并将结果保存至mysql案例

好的，我明白您的问题。下面是一个基于scala语言的sparkstreaming进行字符串分割并将结果保存至mysql的案例：

首先，我们需要使用Spark Streaming来实现数据流的处理。在本例中，我们将使用DStream读取Kafka主题中的数据。

import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
import org.apache.spark.SparkConf

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("KafkaStream")

val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(10))

val kafkaParams = Map("metadata.broker.list" -> "localhost:9092")

val topics = Set("mytopic")

val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String, StringDecoder, StringDecoder](
ssc, kafkaParams, topics)

接下来，我们使用Spark的split（）函数对收到的数据进行字符串分割，并将其保存至Mysql数据库。在这个例子中，我们使用jdbc连接器与Mysql数据库进行交互。

import java.sql.{Statement,Connection,DriverManager}

val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
val username = "root"
val password = "welcome"

Class.forName(driver)

messages.foreachRDD(rdd => {
rdd.foreachPartition(partition => {
val conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
val statement = conn.createStatement()
partition.foreach(record => {
val fields = record._2.split(",")
val query = s"INSERT INTO mytable VALUES ('${fields(0)}', '${fields(1)}', '${fields(2)}')"
statement.executeUpdate(query)
})
statement.close()
conn.close()
})
})

最后，我们启动Spark Streaming的上下文并开始接收数据：

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

这就是基于scala语言的sparkstreaming进行字符串分割并将结果保存至mysql的案例。希望对您有所帮助！