spark streaming篇2：spark streaming 更新update数据到mysql

### 回答1：
要将Spark Streaming中的数据更新到MySQL，可以使用以下步骤：

1. 在Spark Streaming中创建一个DStream，该DStream包含要更新到MySQL的数据。

2. 使用foreachRDD函数将DStream转换为RDD，并在RDD上执行更新操作。

3. 在更新操作中，使用JDBC连接到MySQL数据库，并将数据插入到MySQL表中。

以下是一个示例代码，可以将Spark Streaming中的数据更新到MySQL：

from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark import SparkContext
import mysql.connector

# 创建SparkContext和StreamingContext
sc = SparkContext(appName="SparkStreamingUpdateMySQL")
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 创建一个DStream，包含要更新到MySQL的数据
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 将DStream转换为RDD，并在RDD上执行更新操作
def updateMySQL(rdd):
    if not rdd.isEmpty():
        # 创建MySQL连接
        cnx = mysql.connector.connect(user='root', password='password',
                                      host='localhost', database='test')
        cursor = cnx.cursor()

        # 更新MySQL表
        for row in rdd.collect():
            query = "UPDATE mytable SET value = %s WHERE id = %s"
            cursor.execute(query, (row[1], row[0]))

        # 提交更改并关闭连接
        cnx.commit()
        cursor.close()
        cnx.close()

# 应用更新操作到DStream
lines.foreachRDD(updateMySQL)

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上面的代码中，我们首先创建了一个DStream，该DStream包含要更新到MySQL的数据。然后，我们使用foreachRDD函数将DStream转换为RDD，并在RDD上执行更新操作。在更新操作中，我们使用JDBC连接到MySQL数据库，并将数据插入到MySQL表中。最后，我们将更新操作应用到DStream中，并启动StreamingContext。

请注意，在实际应用中，您需要根据自己的需求修改代码中的数据库连接信息和更新操作。

### 回答2：
对于 Spark Streaming 应用程序来说，将更新的数据写入 MySQL 数据库是非常常见的需求，本文将介绍如何通过 Spark Streaming 在实时应用程序中将更新的数据写入到 MySQL 数据库中。

首先，让我们考虑如何连接 MySQL 数据库。在 Scala 中，我们可以使用 JDBC 连接 MySQL 数据库。需要注意的是，在批处理应用程序中，我们可以使用单个连接来处理一批数据，而在 Spark Streaming 应用程序中，我们需要在每个批次中使用一个新连接。这可以通过在 foreachRDD() 方法中为每个 RDD 创建新的连接来实现。以下是一个使用 Scala 连接 MySQL 数据库的示例代码：

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

// Define the MySQL connection parameters
val url = "jdbc:mysql://localhost/mydatabase"
val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
val username = "root"
val password = "mypassword"

// Define a function to create a new MySQL connection
def createConnection(): Connection = {
  Class.forName(driver)
  DriverManager.getConnection(url, username, password)
}

// Define a function to execute a SQL statement on a MySQL connection
def executeQuery(connection: Connection, sql: String): ResultSet = {
  val statement = connection.createStatement()
  statement.executeQuery(sql)
}

// Define a function to insert data into a MySQL table
def insertData(connection: Connection, data: String): Unit = {
  val statement = connection.createStatement()
  statement.executeUpdate(s"insert into mytable values('$data')")
  statement.close()
}

接下来，让我们考虑如何将 Spark Streaming 输入 DStream 中的更新数据写入 MySQL 数据库。对于此操作，我们需要执行以下步骤：

1. 对于每个 RDD，创建一个新的 MySQL 数据库连接。
2. 对于 RDD 中的每个更新数据元素，执行插入操作。
3. 在完成 RDD 处理后，关闭 MySQL 数据库连接。

以下是一个使用 Scala 将 Spark Streaming 输入 DStream 中的数据插入 MySQL 数据库的示例代码：

// Define a function to handle each RDD
def saveToMySQL(rdd: RDD[String]): Unit = {
  rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
    // Create a new MySQL connection
    val connection = createConnection()
    partitionOfRecords.foreach { record =>
      // Insert the record into the MySQL table
      insertData(connection, record)
    }
    // Close the MySQL connection
    connection.close()
  }
}

// Create a Spark Streaming context
val ssc = new StreamingContext(sparkConf, batchDuration)

// Create a DStream from a Kafka topic
val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  LocationStrategies.PreferConsistent,
  ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
)

// Extract the data from the DStream
val data = messages.map(_.value())

// Save the data to MySQL
data.foreachRDD { rdd =>
  saveToMySQL(rdd)
}

// Start the Spark Streaming context
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在上面的示例代码中，我们使用 foreachPartition() 方法为每个分区创建一个新的 MySQL 连接。由于这个过程是在本地执行的，因此没有任何网络开销。我们之后在新分区上运行相同的操作，并在处理完成后关闭连接。此外，我们可以在 saveToMySQL() 方法中使用一个 Try...Catch 块来处理连接中的任何异常。这些异常可能包括连接错误，插入重复值或插入空值等。

综上，我们可以使用上述步骤来将 Spark Streaming 输入 DStream 中的更新数据写入到 MySQL 数据库中。这也是一个通用的模式，可以用于将 Spark Streaming 数据写入其他类型的数据库或 NoSQL 存储中。需要注意的是，在处理大量数据时，我们需要考虑并行连接的性能问题，以避免出现资源瓶颈和连接池饥饿等问题。

### 回答3：
Spark Streaming是Spark生态系统的一个组件，它提供了实时数据处理功能。在进行实时数据处理过程中，经常需要把结果写入数据库中，MongoDB、MySQL这些数据库管理系统具有易于扩展的功能，可以应对大规模实时数据处理的需求。那么在Spark Streaming中如何更新（Update）数据到MySQL呢？

首先需要使用Spark JDBC驱动程序。Spark默认支持PostgreSQL和MySQL数据库。如果要使用其他数据库，需要手动下载JDBC驱动程序，然后通过“--jars”选项将其添加到应用程序的类路径。

其次需要定义MySQL的连接参数，如数据库的URL、用户名和密码等。在代码中可以使用Properties类存储连接参数。示例代码如下：

val jdbcUsername ="root"
val jdbcPassword ="123456”
val jdbcHostname ="localhost”
val jdbcPort ="3306"
val jdbcDatabase ="test"
val jdbcUrl =s"jdbc:mysql://$jdbcHostname:$jdbcPort/$jdbcDatabase"

val connectionProperties =newProperties()
connectionProperties.put("user",jdbcUsername)
connectionProperties.put("password",jdbcPassword)

接下来，需要使用foreachRDD API编写将Spark Streaming中的结果更新到MySQL表中的代码。示例代码如下：

processedStream.foreachRDD { rdd =>
//将结果保存到MySQL表“result”中
rdd.foreachPartition { partition =>
valconnection =DriverManager.getConnection(jdbcUrl,jdbcUsername,jdbcPassword)
connection.setAutoCommit(false)
valstatement =connection.prepareStatement(
"UPDATEresultSETvalue=? WHEREkey=?")
partition.foreach { case (key,value) =>
statement.setDouble(1,value) //设置value
statement.setString(2,key) //设置key
statement.executeUpdate()
}
connection.commit()
connection.close()
}
}

在这段代码中，首先使用foreachRDD API遍历DStream中的每个RDD。然后使用foreachPartition API对每个分区内部的数据进行处理。因为MySQL的连接是非常昂贵的，所以将它们用时间和资源最少的方式传递给分区，这样可以减少连接的数量。

在foreachPartition内部，首先使用DriverManager.getConnection方法创建MySQL连接。如果连接成功，将其设置为手动提交模式，然后使用connection.prepareStatement方法创建statement对象。该对象是用于构建动态SQL语句的。在该语句中使用“？”来占位符，以便稍后填充。在Partion对象中，将从DStream中获取到的每个key-value对设置到statement中，然后执行statement.executeUpdate()方法来提交更改。最后，对于连接对象，使用connection.commit()方法提交所有更改，并使用connection.close()方法关闭连接对象。

因此，在Spark Streaming中更新数据到MySQL是相对简单的。只需要使用Spark JDBC驱动程序、定义MySQL的连接参数、并使用foreachRDD API将结果更新到MySQL表中即可。