Spark Streaming不可以将处理结果保存至数据库中

Spark Streaming是可以将处理结果保存到数据库中的。Spark Streaming支持各种数据源和数据接收器，可以将流数据从各种来源（如Kafka、Flume等）接收，并将处理结果发送到各种目标（如数据库、Hadoop HDFS等）。

Spark Streaming提供了多种输出操作，可以将处理结果保存到各种数据存储系统中。其中，使用foreachRDD操作可以将DStream中的数据转换为RDD，并对RDD进行任何操作。可以将RDD保存到数据库中，例如MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，也可以将RDD保存到NoSQL数据库中，例如Cassandra、MongoDB等。

在使用Spark Streaming将处理结果保存到数据库时，需要将数据库的连接信息传递给Spark应用程序，以便在运行时连接数据库并将数据写入到数据库中。可以使用Spark提供的JDBC API连接关系型数据库，也可以使用各种数据源连接器连接NoSQL数据库。

因此，Spark Streaming是可以将处理结果保存到数据库中的，只需要在Spark应用程序中添加相应的代码即可。

相关问题

利用sparkSQL和spark streaming进行数据查询，结果保存在数据库中

可以使用SparkSQL和Spark Streaming将结果保存到数据库中。在使用SparkSQL时，可以使用DataFrame API或SQL语句将结果保存到数据库中。例如，可以使用以下代码将结果保存到名为"result"的表中：

result.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost/test").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "result").option("user", "root").option("password", "root").save()

在使用Spark Streaming时，可以使用foreachRDD方法将结果保存到数据库中。例如，可以使用以下代码将每秒钟到达的数据保存到名为"word_count"的表中：

wordCounts.foreachRDD { rdd =>
  val sparkSession = SparkSession.builder.config(rdd.sparkContext.getConf).getOrCreate()
  import sparkSession.implicits._
  val wordCountDF = rdd.map(x => (x._1, x._2)).toDF("word", "count")
  wordCountDF.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://localhost/test", "word_count", new Properties())
}

在这个例子中，我们使用foreachRDD方法将每秒钟到达的数据转换为DataFrame，并使用SaveMode.Append将其保存到数据库中。需要注意的是，由于foreachRDD方法是在Spark Executor中执行的，因此需要将SparkSession对象传递给它。

使用spark sql 和spark streaming进行数据查询，将结果保存在数据库

首你需要创建一个SparkSession对象和一个StreamingContext对象，然后将数据流读入并转换成DataFrame。

接着，你可以使用Spark SQL中的DataFrame API和SQL语句查询数据，并将结果保存到数据库中。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql.functions import *

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

# 创建StreamingContext对象
ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, batchDuration=10)

# 从Kafka读取数据流，假设数据格式为"key,value"
kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, [topic], {"metadata.broker.list": brokers})

# 将数据流转换成DataFrame
df = kafka_stream.map(lambda x: x[1]).\
    map(lambda row: row.split(",")).\
    map(lambda row: (row[0], row[1])).\
    toDF(["key", "value"])

# 注册DataFrame为临时表
df.createOrReplaceTempView("my_table")

# 使用Spark SQL查询数据
result = spark.sql("SELECT key, count(*) as count FROM my_table GROUP BY key")

# 将结果保存到数据库
result.write.format("jdbc").options(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/my_database",
    driver="com.mysql.jdbc.Driver",
    dbtable="my_table",
    user="my_username",
    password="my_password").mode("append").save()

在上面的代码中，我假设你使用了Kafka作为数据源，并且数据格式为"key,value"。你可以根据自己的数据源和数据格式进行相应的修改。我也假设你使用了MySQL数据库，你可以根据自己的需求修改数据库相关信息。