JAVA运行MYSQL的LOAD相关问题小结

在使用JAVA通过JDBC执行MYSQL的LOAD命令加载GBK编码的CSV文件时,遇到了乱码和INT列空值报错的问题。解决方法包括:1) 判断并指定文件的字符集为GBK;2) 对于空值,ORACLE导出的CSV用''表示,需要转换为'N'或使用NULLIF函数处理。参考相关代码和网站。

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MYSQL的LOAD来加载ORACLE的CSV文件的过程中,碰到了棘手的几个问题。总结一下。

1、乱码

我本机装的MYSQL设置字符集是UTF8,但是从ORACLE导出的CSV文件GBK编码的,别说使用JDBC来运行了,就算在NAVICAT中运行都报错。

解决方法:先去判断是文件的字符集,然后去指定LOAD的CHARSET

2、INT类型的列,数据为空报错:incorrect integer value

原因在于,ORACLE导出的CSV中,空列是"",MYSQL会将其作为空字符处理(''),导致数据转换错误。

解决方法:

(1).导出时进行转换,如果为空,那么导出数据为"\N",这样MYSQL才会认出它是空值。

(2).NULLIF进行转换,如果当前列的数据为'',那么将其转成空。

相关代码:

修改好后的LOAD脚本:

load data infile "D:/ftpdir/t_ods_khxxb.csv" 
into table t_ods_khxxb 
CHARACTER SET GBK 
COLUMNS terminated by ',' 
OPTIONALLY ENCLOSED BY '"' 
LINES TERMINATED BY '\r\n' 
IGNORE 1 LINES  
(@KHBH,@JGBH,@KHXM,@KHXB,@KHZT,@GJ,@ZJLB,@ZJHM,@ZJKSRQ,@ZJJSRQ,@SRRQ,@LXDZ,@JTDH,@SJ,@SFZDZ,@KHRQ,@ZXRQ,@ZYXX,@QYJGXX,@XL,@JJRBH,@JJGXJLRQ) 
SET KHBH=nullif(@KHBH,''),JGBH=nullif(@JGBH,''),KHXM=nullif(@KHXM,''),KHXB=nullif(@KHXB,''),KHZT=nullif(@KHZT,''),GJ=nullif(@GJ,''),ZJLB=nullif(@ZJLB,''),ZJHM=
### Spark集成MySQL进行程序设计的最佳实践 #### 1. 需求概述 在大数据开发场景下,Spark 和 MySQL 的结合是一种常见的架构模式。通过这种组合,可以利用 Spark 对大规模数据的强大处理能力以及 MySQL 提供的关系型数据库支持[^1]。 #### 2. 技术实现细节 ##### (1) 数据读取与写入 为了将 Spark 中的 RDD 或 DataFrame 数据与 MySQL 表交互,可以通过 JDBC 接口完成连接配置。以下是具体的技术要点: - **JDBC URL**: 使用标准的 JDBC URL 来指定目标 MySQL 实例的位置。 - **驱动加载**: 确保 Spark 应用能够访问 `mysql-connector-java` 驱动程序。 - **性能优化参数**: - 批量大小 (`batchSize`) 控制每次传输的数据量。 - 并发度 (`numPartitions`) 影响并发线程的数量。 示例代码展示如何从 MySQL 加载数据至 Spark: ```scala val jdbcDF = spark.read.format("jdbc"). option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb"). option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver"). option("dbtable", "(SELECT * FROM users WHERE age > 18) as subquery"). option("user", "root"). option("password", "password").load() ``` 对于将 Spark 处理后的结果保存回 MySQL,则需调用 `.write` 方法: ```scala processedData.write.mode(SaveMode.Append). format("jdbc"). option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb"). option("dbtable", "results_table"). option("user", "root"). option("password", "password").save() ``` 以上过程展示了基本的读写操作,并可通过调整选项进一步提升效率[^3]。 ##### (2) 结构化流处理 Structured Streaming 当面对实时数据源时,Structured Streaming 是一种推荐的选择。它允许开发者以声明式的方式定义查询逻辑,而无需关心底层复杂的分布式状态管理机制[^2]。 下面是一个简单的例子,演示如何消费 Kafka 主题中的消息并将聚合结果存入 MySQL: ```scala import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger val streamingQuery = kafkaStream. writeStream. foreachBatch { (batchDF, batchId) => batchDF.write.format("jdbc"). mode(SaveMode.Append). option("url", "jdbc:mysql://..."). option("dbtable", "..."). save() }. trigger(Trigger.ProcessingTime("1 minute")). start() streamingQuery.awaitTermination() ``` 此脚本定期触发批处理作业,确保最新的统计信息被及时同步到关系型数据库中。 #### 3. 性能考量因素 除了基础功能外,在实际部署过程中还需要注意以下几个方面来保障系统的稳定性和高效性: - **分区策略**: 合理规划输入数据分片数目以便充分利用集群资源; - **缓存机制**: 判断哪些中间结果值得持久化减少重复计算开销; - **错误恢复计划**: 设计合理的检查点位置便于发生异常后迅速恢复正常流程; #### 4. 小结 综上所述,借助 Spark 强大的生态系统及其灵活易用 API 可轻松达成同传统 RDBMS 如 MySQL 的无缝衔接。无论是批量 ETL 转换还是持续在线分析任务均能找到合适的解决方案[^1].
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