Spark实验：SparkSQL，SparkStreaming与JDBC连接MySQL

"本实验是关于SparkSQL、SparkStreaming的实践操作，旨在让学习者掌握RDD编程、SparkSQL与MySQL数据库的交互以及SparkStreaming通过Kafka处理实时数据的基本技能。实验在预配置的Hadoop、Spark、Scala、JDBC、MySQL、Kafka环境中进行，涉及数据去重、数据库读写和流处理等核心概念。" Spark是大数据处理领域的重要工具，其提供了高效、灵活的数据处理框架。在本实验中，学习者将深入理解以下几个关键知识点： 1. **Spark RDD（弹性分布式数据集）**：RDD是Spark的基础数据结构，它是不可变、分区的记录集合。实验中的数据去重任务就基于RDD进行，通过转换和行动操作，实现对两个输入文件的数据合并并去除重复项。 2. **Scala编程**：作为Spark的主要编程语言，Scala提供了强大的函数式编程特性，使得Spark程序简洁且高效。实验中要求使用Scala编写Spark独立应用程序，这将加深对Scala特性和Spark API的理解。 3. **SparkSQL**：SparkSQL是Spark用于结构化数据处理的模块，它可以与Hive兼容，支持SQL查询。在实验的第二部分，学习者需要在Spark中通过JDBC连接MySQL数据库，这涉及到数据的读取和写入操作，如`DataFrame`的创建、查询和保存。 4. **Spark与数据库的交互**：SparkSQL通过JDBC接口可以与多种关系型数据库进行交互，实验中要求安装MySQL并配置JDBC连接，这对于数据集成和分析至关重要。 5. **SparkStreaming**：SparkStreaming是Spark处理实时数据流的组件，它基于微批处理。实验要求利用Kafka作为数据源，编写SparkStreaming程序。Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道。 6. **Kafka配置**：Kafka是实时数据流处理的关键组件，它提供发布/订阅模式的消息传递。了解如何配置Kafka，以及如何在SparkStreaming中使用Kafka数据源，是实现流处理应用的基础。 实验环境包括了多台CentOS服务器、特定版本的Hadoop、Spark、JDK、Scala、IDEA、MySQL和Kafka，这些组件的选择和版本匹配是成功运行实验的前提。在实验步骤中，除了编写和运行程序，还需要提供运行截图和代码，以验证实验结果。 这个实验覆盖了Spark的核心功能，包括批处理、SQL查询和流处理，是学习和掌握大数据处理技术的重要实践环节。通过这个实验，学习者将能够更好地理解和应用Spark在实际场景中的功能。