Spark使用SparkSession读写数据库

最新推荐文章于 2025-04-01 21:00:00 发布

奋斗的IT小白菜

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分类专栏： spark 文章标签： spark 大数据

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本文详细介绍SparkSession与SparkContext的区别，以及如何使用Spark读取和写入MySQL数据。包括配置Maven依赖、使用不同模式读取MySQL数据，以及将DataFrame写回MySQL的方法。

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文章目录

一、SparkSession与SparkContext区别

首先介绍一下SparkSession与SparkContext区别
在这里插入图片描述

Application： 用户编写的Spark应用程序，Driver 即运行上述 Application 的 main() 函数并且创建 SparkContext。
SparkContext: 整个应用的上下文，控制应用的生命周期。
RDD: 不可变的数据集合，可由 SparkContext 创建，是 Spark 的基本计算单元。
SparkSession: 是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点。为了引入dataframe和dataset的API，同时保留了原来SparkContext的functionality。如果想要使用 HIVE，SQL，Streaming的API，就需要Spark Session作为入口。

创建一个SparkContext对象

//Spark app 配置：应用的名字和Master运行的位置
    val sparkConf=new SparkConf()
      .setAppName("SparkAppTemplate")
      .setMaster("local[2]")
//创建sparkContext对象：主要用于读取需要处理的数据，封装在RDD集合中；调度jobs执行
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。

创建一个SparkSession对象

//在spark 2.x中不推荐使用sparkContext对象读取数据，而是推荐SparkSession
val warehouseLocation = "file:${system:user.dir}/spark-warehouse"
val spark = SparkSession
   .builder()
   .appName("SparkSessionZipsExample")
   .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
   .enableHiveSupport()
   .getOrCreate()

二、Spark读取Mysql数据

Maven配置

  <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
        <scala.version>2.12.8</scala.version>
        <spark.version>2.4.3</spark.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-streaming_2.12</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.27</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2.1 单分区模式

//函数：
def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame

实现代码：

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Testsql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local").getOrCreate()
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "java")
    prop.put("password", "123456")
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/tushu?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC"
    val dataFrame = spark.read.jdbc(url,"book",prop).select("id","cover").where("id >= 3").show()
    spark.stop()
  }
}

从入参可以看出，只需要传入JDBC URL、表名及对应的账号密码Properties即可。但是计算此DF的分区数后发现，这种不负责任的写法，并发数是1

jdbcDF.rdd.partitions.size=1

2.2 指定Long型column字段的分区模式

//函数：
def jdbc(
  url: String,
  table: String,
  columnName: String,
  lowerBound: Long,
  upperBound: Long,
  numPartitions: Int,
  connectionProperties: Properties): DataFrame

实现代码：

import java.util.Properties
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Testsql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.INFO)
    Logger.getLogger("org.spark_project.jetty").setLevel(Level.WARN)
    val spark = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local").getOrCreate()
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "java")
    prop.put("password", "123456")
    prop.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/tushu?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC"
    val columnName = "id"
    val table = "book"
    val lowerBound = 0
    val upperBound = 1000
    val numPartitions = 10
    val df = spark.read.jdbc(url, table, columnName, lowerBound, upperBound, numPartitions, prop)
    df.limit(10).show()
    spark.stop()
  }
}

从入参可以看出，通过指定 id 这个数字型的column作为分片键，并设置最大最小值和指定的分区数，可以对数据库的数据进行并发读取。spark会按numPartitions均分最大最小ID，然后进行并发查询，并最终转换成RDD。
numPartitions源码分析：

if upperBound-lowerBound >= numPartitions:
    jdbcDF.rdd.partitions.size = numPartitions
else
    jdbcDF.rdd.partitions.size = upperBound-lowerBound


入参为：
lowerBound=1, upperBound=1000, numPartitions=10

对应查询语句组为：
JDBCPartition(id < 101 or id is null,0), 
JDBCPartition(id >= 101 AND id < 201,1), 
JDBCPartition(id >= 201 AND id < 301,2), 
JDBCPartition(id >= 301 AND id < 401,3), 
JDBCPartition(id >= 401 AND id < 501,4), 
JDBCPartition(id >= 501 AND id < 601,5), 
JDBCPartition(id >= 601 AND id < 701,6), 
JDBCPartition(id >= 701 AND id < 801,7), 
JDBCPartition(id >= 801 AND id < 901,8), 
JDBCPartition(id >= 901,9)

2.3 自定义option参数模式
函数示例

val jdbcDF = sparkSession.sqlContext.read.format("jdbc")
  .option("url", url)
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "table")
  .option("user", "user")
  .option("partitionColumn", "id")
  .option("lowerBound", 1)
  .option("upperBound", 10000)
  .option("fetchsize", 100)
  .option("xxx", "xxx")
  .load()

从函数可以看出，option模式其实是一种开放接口。所有支持的参数具体可以参考官方文档：官方JDBC配置文档
实现代码：

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Testsql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.INFO)
    Logger.getLogger("org.spark_project.jetty").setLevel(Level.WARN)
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("sparksql")
      .master("local")
      .getOrCreate()
    //useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 编码
    //serverTimezone=UTC 时区
    val dataDF = spark.read.format("jdbc")
      .option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/tushu?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC")
      .option("dbtable","book")
      .option("user","java")
      .option("password","123456")
      .load()
    dataDF.createOrReplaceTempView("tmptable")
    val sql = "select * from tmptable where id >= 3"
    spark.sql(sql).show()
    spark.stop()
  }
}

实现效果
在这里插入图片描述

三、Spark写入Mysql数据

3.1 spark.write.mode().jdbc() 先查询再写入

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
object Testsql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.INFO)
    Logger.getLogger("org.spark_project.jetty").setLevel(Level.WARN)
      val spark = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local").getOrCreate()
      val prop = new Properties()
      prop.put("user", "java")
      prop.put("password", "123456")
      val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/tushu?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC"
      val dataFrame = spark.read.jdbc(url,"book",prop).where("id >= 5")
      dataFrame.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url,"test01",prop)
      spark.stop()
  }
}

3.2通过构建DataFrame再写入

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("test")
      .master("local")
      .getOrCreate()
    val prop = new Properties()
    prop.put("user","java")
    prop.put("password","123456")
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC"
    val rdd = spark.sparkContext.textFile("d://data/word.txt")
    val rdd2 = rdd.flatMap(_.split(",")).distinct().zipWithIndex().map(t =>{Row(t._2,t._1)}) 
    val schema = StructType{
      List(
        StructField("id",LongType,true),
        StructField("user",StringType,true)
      )}
    val dataFrame = spark.createDataFrame(rdd2,schema)
    dataFrame.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url,"test02",prop)
    spark.stop()
  }