spark写入mysql使用write+save，写入数据库时数据库变为只读模式

在使用Spark将数据写入MySQL时，如果数据库变为只读模式，可能是由于以下原因导致的：

1. 数据库连接权限问题：请确保Spark程序连接MySQL的用户具有写入权限。检查连接字符串中的用户名和密码是否正确，并且具有适当的权限。

2. 数据库连接池问题：如果在Spark应用程序中使用了连接池，可能会出现连接池耗尽的情况，导致数据库变为只读模式。请确保连接池配置正确，并且能够提供足够的连接数以满足写入需求。

3. 数据库锁问题：在写入数据时，可能存在其他进程或线程正在对数据库进行写入操作，导致数据库被锁定为只读模式。请检查数据库是否存在其他并发写入操作，并等待它们完成后再尝试写入。

4. 数据库配置问题：某些MySQL配置选项可能导致数据库在写入操作期间变为只读模式。例如，设置innodb_force_recovery选项为非零值可能导致数据库只读。请检查MySQL的配置文件或运行时参数，确保没有设置不正确的选项。

综上所述，您可以按照上述步骤逐一检查并排除可能导致数据库变为只读模式的原因。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我们能够更好地帮助您解决问题。

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使用Python语言编写Spark程序，使用DataFrame API实现从Mysql数据库中读取admin_log表，将管理员ID小于等于10000的记录保存到log表的代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read from Mysql and Save to Log") \
    .getOrCreate()

# 读取Mysql数据库中的admin_log表
df = spark.read.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name") \
    .option("dbtable", "admin_log") \
    .option("user", "username") \
    .option("password", "password") \
    .load()

# 过滤管理员ID小于等于10000的记录
filtered_df = df.filter(df.admin_id <= 10000)

# 将过滤后的记录保存到log表
filtered_df.write.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name") \
    .option("dbtable", "log") \
    .option("user", "username") \
    .option("password", "password") \
    .mode("append") \
    .save()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

请注意替换代码中的以下参数：
- `database_name`：Mysql数据库名称
- `username`：Mysql数据库用户名
- `password`：Mysql数据库密码

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好的，以下是使用Spark RDD编程计算某位指定同学总成绩的平均分，并使用Spark SQL语句将结果写入MySQL数据库的示例：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkContext对象
conf = SparkConf().setAppName("CalculateAverageScore").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("CalculateAverageScore").getOrCreate()

# 读取包含所有同学成绩的文本文件，创建RDD对象
scores_rdd = sc.textFile("/path/to/scores/file.txt")

# 定义指定同学的名字
target_name = "张三"

# 使用filter算子过滤出指定同学的成绩记录，创建DataFrame对象
target_scores_df = spark.createDataFrame(scores_rdd.filter(lambda line: line.startswith(target_name)).map(lambda line: tuple(line.split())), schema=["name", "score1", "score2", "score3"])

# 使用Spark SQL计算指定同学的总成绩和平均分
target_scores_df.createOrReplaceTempView("scores")
total_score = spark.sql("SELECT SUM(score1+score2+score3) AS total_score FROM scores").collect()[0][0]
num_subjects = spark.sql("SELECT COUNT(*) AS num_subjects FROM scores").collect()[0][0]
avg_score = total_score / num_subjects

# 输出结果
print("指定同学{}的总成绩为{}分，平均分为{:.2f}分".format(target_name, total_score, avg_score))

# 将结果写入MySQL数据库
url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
properties = {"user": "root", "password": "password", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver"}
result_df = spark.createDataFrame([(target_name, total_score, avg_score)], schema=["name", "total_score", "avg_score"])
result_df.write.jdbc(url=url, table="scores_result", mode="append", properties=properties)

# 关闭SparkContext和SparkSession对象
sc.stop()
spark.stop()

在这个示例中，我们首先创建SparkContext和SparkSession对象，然后使用textFile方法读取包含所有同学成绩的文本文件并创建RDD对象。接着，我们定义指定同学的名字，并使用filter算子过滤出该同学的成绩记录，并将其转换为DataFrame对象。然后，我们使用Spark SQL计算指定同学的总成绩和平均分，并将结果输出。最后，我们使用Spark SQL将结果写入MySQL数据库。

需要注意的是，这个示例中假定文本文件中每一行都是一个同学的成绩记录，格式为“姓名 成绩1 成绩2 … 成绩n”。如果实际情况不符合这个格式，需要根据实际情况修改代码。另外，这个示例中假定MySQL数据库已经正确配置，并且表“scores_result”已经在数据库中创建。如果表不存在，需要先手动创建。

希望这个示例能够帮到你！