用spark引擎往mysql 中同步数据,为什么申请资源要很久,同步数据时间却很短
时间: 2023-05-31 10:06:15 浏览: 30
这可能是因为申请资源需要进行调度和分配,需要等待其他任务完成后才能分配资源给你的任务。而同步数据时间很短可能是因为数据量不大或者数据已经被处理过,可以快速同步。另外,也可能是因为使用了高效的同步算法和优化了数据传输过程。
相关问题
spark-sql实现kudu同步数据到mysql
Spark-SQL可以通过以下步骤实现Kudu同步数据到MySQL:
1. 创建SparkSession对象并配置Kudu和MySQL的连接信息。
2. 从Kudu表中读取数据并将其转换为DataFrame。
3. 将DataFrame中的数据写入MySQL表中。
具体实现步骤可以参考以下代码:
```
// 创建SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
.appName("KuduToMySQL")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
.getOrCreate()
// 配置Kudu和MySQL的连接信息
val kuduMaster = "kudu.master"
val kuduTable = "kudu_table"
val mysqlUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mysql_db"
val mysqlTable = "mysql_table"
val mysqlUser = "root"
val mysqlPassword = "password"
// 从Kudu表中读取数据并将其转换为DataFrame
val kuduDF = spark.read
.format("org.apache.kudu.spark.kudu")
.option("kudu.master", kuduMaster)
.option("kudu.table", kuduTable)
.load()
// 将DataFrame中的数据写入MySQL表中
kuduDF.write
.format("jdbc")
.option("url", mysqlUrl)
.option("dbtable", mysqlTable)
.option("user", mysqlUser)
.option("password", mysqlPassword)
.save()
```
需要注意的是,需要在项目中添加Kudu和MySQL的依赖包。
使用spark sql向mysql中插入数据
可以使用Spark SQL中的JDBC数据源来向MySQL数据库中插入数据。以下是一个示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Insert to MySQL with Spark SQL")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 定义MySQL连接信息
val jdbcHostname = "localhost"
val jdbcPort = 3306
val jdbcDatabase = "test_db"
val jdbcUsername = "root"
val jdbcPassword = "password"
val jdbcUrl = s"jdbc:mysql://${jdbcHostname}:${jdbcPort}/${jdbcDatabase}?user=${jdbcUsername}&password=${jdbcPassword}"
// 创建数据集
val data = Seq(
(1, "Alice", 25),
(2, "Bob", 30),
(3, "Charlie", 35)
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age")
// 将数据集插入到MySQL中
df.write
.mode(SaveMode.Append)
.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", "people")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.save()
// 关闭SparkSession
spark.stop()
```
在上面的代码中,我们首先定义了MySQL数据库的连接信息。然后,我们创建了一个包含数据的数据集,并使用`write`方法将其保存到MySQL中。其中,`mode`指定了写入模式(这里使用了追加模式),`format`指定了数据源格式(这里使用了JDBC数据源),`option`方法用于指定其他的连接参数,例如数据库表名和JDBC驱动程序。
在运行代码之前,需要将MySQL JDBC驱动程序添加到Spark的classpath中。可以通过将驱动程序复制到Spark的`jars`目录中来实现。
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