Spark 1.5.1：利用jdbc从MySQL高效读写数据

在本文中，我们将深入探讨如何使用Apache Spark的JDBC API从MySQL数据库读取和保存数据，特别是在Spark 1.4.0及以后的版本中，由于官方API的变化。作者首先提到了一个旧的源码库（https://github.com/sujee81/SparkApps），但指出该库不再适用于最新的Spark版本。因此，推荐使用`sqlContext.read().jdbc()`和`sqlContext.write().jdbc()`方法，这两个方法更符合Spark 1.5.1及以上版本的使用规范。 文章首先介绍了源码的获取方式，通过从`https://github.com/jiekechoo/spark-jdbc-apps.git`克隆项目，这个项目包含四个子模块：spark-load-from-db（用于从数据库读取）、spark-save-to-db（用于将数据保存到数据库）、spark-stats（涉及数据分析）以及spark-jdbcrdd（可能与RDD操作有关）。作者强调了项目的依赖管理，父项目POM文件定义了共用组件如SLF4J（Simple Logging Facade for Java）、Spark 1.5.1版本以及MySQL 5.1.32驱动。 在`spark-save-to-db`模块中，主要依赖Spark的核心组件spark-core和Spark SQL，以及MySQL的JDBC驱动，这表明了代码中将使用Spark的SQL API来执行SQL查询并将结果写入MySQL。此外，由于Spark的SQL接口允许处理DataFrame或Dataset，所以可能会涉及到DataFrame的创建、转换和持久化操作。 在实际操作中，用户需要设置JDBC连接参数，包括URL、用户名、密码以及表名，然后使用`sqlContext.read().jdbc()`方法加载数据，这可能涉及数据类型映射、过滤和转换。同样，使用`sqlContext.write().jdbc()`时，可以指定目标表的模式、分区策略等，确保数据的高效写入。 这篇文章提供了Spark JDBC操作MySQL数据库的实用指南，适合那些希望在Spark环境下进行大数据处理，并需要与MySQL交互的开发者。通过理解并应用这些技术，用户可以充分利用Spark的强大计算能力，实现数据的高效读取、处理和存储。