spark streaming foreachRDD

通过Spark Streaming的foreachRDD把处理后的数据写入外部存储系统中 本博文主要内容包括: 技术实现foreachRDD与foreachPartition解析 foreachRDD与foreachPartition实现实战 一:技术实现foreach解析:1、首先我们看一下Output Operations on DStreams提供的API: SparkStreaming的DStream提供了一个dstream.foreachRDD方法,该方法是一个功能强大的 阅读详情

foreachRDD(func)
访问DStream中的每个RDD。foreachRDD方法不返回任何值。foreachRDD是一个高阶方法,它的参数func是一个参数为RDD并且返回值为Unit的函数。它将这个参数的函数作用在原DStream中的每个RDD上。在作为参数的函数中可以使用任何RDD上的操作。需要注意的是,foreachRDD方法是在driver端执行,而foreachRDD中用到的RDD转换和行动是在worker节点上执行的。

package spark.examples.streaming
 
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger
 
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
 
object SparkStreamingForPartition {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("NetCatWordCount")
    conf.setMaster("local[3]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    //The DStream is a collection of RDD, which makes the method foreachRDD reasonable
    val dstream = ssc.socketTextStream("192.168.26.140", 9999)
    dstream.foreachRDD(rdd => {
      //embedded function
      def func(records: Iterator[String]) {
        var conn: Connection = null
        var stmt: PreparedStatement = null
        try {
          val url = "jdbc:mysql://192.168.26.140:3306/person";
          val user = "root";
          val password = ""
          conn = DriverManager.getConnection(url, user, password)
          records.flatMap(_.split(" ")).foreach(word => {
            val sql = "insert into TBL_WORDS(word) values (?)";
            stmt = conn.prepareStatement(sql);
            stmt.setString(1, word)
            stmt.executeUpdate();
          })
        } catch {
          case e: Exception => e.printStackTrace()
        } finally {
          if (stmt != null) {
            stmt.close()
          }
          if (conn != null) {
            conn.close()
          }
        }
      }
      val repartitionedRDD = rdd.repartition(3)
      repartitionedRDD.foreachPartition(func)
    })
    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }
}
SparkStreaming之foreachRDD 使用foreachRDD的设计模式 原文: http://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html#output-operations-on-dstreams dstream.foreachRDD是一个功能强大的原型,允许将数据发送到外部系统。但是,了解如何正确有效地使用该原语非常重要。一些常见的错误要避免如下。 误区1 在RDD的foreach外部创建Connection 通常将数据写入外部系统需要创建连接对象(例如TCP连. 阅读详情

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