val spark = SparkSession .builder() .appName("test1") .master("local") .getOrCreate() 这是什么意思

这段代码是使用Apache Spark创建一个SparkSession对象的示例。SparkSession是Spark 2.0引入的新概念，用于与Spark进行交互和执行操作。在这段代码中，我们首先调用`SparkSession.builder()`方法来创建一个构建器对象，然后使用`.appName()`方法为Spark应用程序指定一个名称（在这个例子中是"test1"）。接下来，`.master()`方法用于指定Spark集群的URL或本地模式（在这里是"local"，表示在本地运行）。最后，我们调用`.getOrCreate()`方法来获取或创建一个SparkSession对象。通过这个对象，我们可以执行各种Spark操作，如读取数据、处理数据和执行分布式计算等。

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object AreaTop3ProductStat { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("areaTop3ProductStat") val sc = new SparkContext(conf) val datas: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") datas.cache()//缓存 //(城市id,产品id) val areaProductBasicRDD = datas.map(u => (u.city_id, u.click_product_id)) val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD .groupByKey // 按城市进行分组 .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3)) // 打印输出 top3ProductsByCityRDD.collect.foreach { case (city, products) => println(s"Top 3 products for city $city: ${products.mkString(", ")}") } sc.stop() } }这段代码怎么改将数据持久化到MySQL

要将数据持久化到MySQL，可以按照以下步骤进行修改：

1. 导入相关依赖包，包括MySQL JDBC驱动、Spark SQL的依赖等。

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

2. 创建SparkSession对象，用于操作Spark SQL。

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("areaTop3ProductStat")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

3. 将数据转换为DataFrame，方便后续操作。

import spark.implicits._

val df = areaProductBasicRDD.toDF("city_id", "product_id")

4. 创建MySQL连接，并将DataFrame中的数据存储到MySQL表中。

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "root")
prop.setProperty("password", "123456")

df.write.mode("append").jdbc(url, "area_top3_products", prop)

完整代码如下：

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

object AreaTop3ProductStat {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("areaTop3ProductStat")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val datas = spark.read.textFile("data/user_visit_action")

    val areaProductBasicRDD = datas.map(line => {
      val fields = line.split("_")
      (fields(2), fields(6))
    })

    val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD
      .groupByKey
      .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3))

    top3ProductsByCityRDD.foreachPartition(partitionOfRecords => {
      val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
      val prop = new java.util.Properties
      prop.setProperty("user", "root")
      prop.setProperty("password", "123456")

      val conn = DriverManager.getConnection(url, prop)
      conn.setAutoCommit(false)
      val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO area_top3_products VALUES (?, ?, ?)")

      partitionOfRecords.foreach(record => {
        val city = record._1
        val products = record._2

        products.foreach(product => {
          stmt.setString(1, city)
          stmt.setString(2, product)
          stmt.setInt(3, 1)

          stmt.addBatch()
        })
      })

      stmt.executeBatch()
      conn.commit()
      stmt.close()
      conn.close()
    })

    spark.stop()
  }
}

在这个例子中，我们使用了JDBC来将数据写入到MySQL中。具体来说，我们将RDD转换为DataFrame，然后使用DataFrame的write方法将数据写入到MySQL表中。需要注意的是，在实际生产环境中，我们需要根据实际情况进行优化，比如批量插入数据、使用连接池等。

二、使用sparkSql将student.txt数据写入mysql（30分） 字段如下： s_id,s_name,s_sex,s_birthday,s_class,s_specialty,s_school,s_register_time 创建样例类Student 1.创建sparkSession对象 2.读取数据 3.切分每一行, 4.RDD关联Student 导入隐式转换 import spark.implicits._ 5.将RDD转换成DataFrame 6.将DataFrame注册成表 7.操作student表 ,按照年龄进行降序排列 8.把结果保存在mysql表中 (1)创建Properties对象，配置连接mysql的用户名和密码 (2)写入mysql时，可以配置插入mode，overwrite覆盖，append追加，ignore忽略，error

以下是使用Spark SQL将student.txt数据写入MySQL的代码：

// 1.创建SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write to MySQL")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 2.读取数据
val lines = spark.sparkContext.textFile("path/to/student.txt")

// 3.切分每一行, 4.RDD关联Student
val students = lines.map(line => {
  val fields = line.split(",")
  Student(fields(0), fields(1), fields(2), fields(3), fields(4), fields(5), fields(6), fields(7))
})

// 5.将RDD转换成DataFrame
val studentDF = students.toDF()

// 6.将DataFrame注册成表
studentDF.createOrReplaceTempView("student")

// 7.操作student表 ,按照年龄进行降序排列
val resultDF = spark.sql("SELECT * FROM student ORDER BY s_birthday DESC")

// 8.把结果保存在mysql表中
// (1)创建Properties对象，配置连接MySQL的用户名和密码
val prop = new Properties()
prop.setProperty("user", "root")
prop.setProperty("password", "123456")

// (2)写入MySQL时，可以配置插入mode，overwrite覆盖，append追加，ignore忽略，error
resultDF.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "student", prop)

其中，`Student`样例类的定义如下：

case class Student(s_id: String, s_name: String, s_sex: String, s_birthday: String, s_class: String, s_specialty: String, s_school: String, s_register_time: String)

在代码中，我们首先通过`SparkSession`对象创建了一个本地运行的Spark应用程序，然后读取了`student.txt`文件中的数据，并将每一行切分成一个个字段，再将其关联到一个名为`Student`的样例类中。接着，我们将这些`Student`对象转换成一个DataFrame，并将其注册为一个名为`student`的表。在这个表上，我们执行了一个按照`birthday`字段降序排列的查询，并将结果保存在了MySQL表`student`中。

在将结果保存到MySQL表时，我们通过`Properties`对象设置了连接MySQL的用户名和密码，并指定了写入模式为追加（`SaveMode.Append`）。这表示如果表已经存在，则将新的数据追加到表的末尾；如果表不存在，则会自动创建一个新表。如果需要覆盖原有表的数据，则可以将写入模式设为`overwrite`，如果要忽略重复数据，则可以将模式设为`ignore`，如果要在遇到重复数据时抛出异常，则可以将模式设为`error`。