Spark RDD をデータフレームに変換し、それを MySQL に書き込む例

java.sql.Timestamp をインポートする
org.apache.spark.sql.{SaveMode, SQLContext} をインポートします。
org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} をインポートします。
オブジェクト DataFrameSql {
 case class memberbase(data_date:Long,memberid:String,createtime:Timestamp,sp:Int)はSerializableを拡張します{
 def toString をオーバーライドします: String="%d\t%s\t%s\t%d".format(data_date,memberid,createtime,sp)
 }
 def main(args:Array[String]): 単位 = {
 val conf = 新しい SparkConf()
 conf.setMaster("local[2]")
// ----------------------
 //パラメータ spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold はテーブルをブロードキャストするかどうかを設定します。デフォルトは 10M で、無効にするには -1 に設定します //spark.sql.codegen は SQL を Java バイトコードにプリコンパイルするかどうかを設定します。長い SQL や頻繁な SQL は最適化効果があります //spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize は一度に処理される行数です。oom に注意してください
 //spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed は、メモリ内の列ストレージを圧縮する必要があるかどうかを設定します// ----------------------
 conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","20") //デフォルトのパーティションは200です conf.setAppName("dataframe test")
 val sc = 新しい SparkContext(conf)
 val sqc = 新しいSQLContext(sc)
 val ac = sc.accumulator(0,"失敗数")
 val ファイル = sc.textFile("src\\main\\resources\\000000_0")
 val log = file.map(行 => 行.split(" ")).filter(行 =>
  if (line.length != 4) { // 単純なフィルターを実行する ac.add(1)
  間違い
  } それ以外の場合は true)
  .map(行 => memberbase(行(0).toLong, 行(1),Timestamp.valueOf(行(2)), 行(3).toInt))
 // 方法 1: 暗黙的な変換を使用する import sqc.implicits._
 val dftemp = log.toDF() // 変換/*
  方法 2: createDataFrame メソッドを使用して、内部的にリフレクションを使用してフィールドとその型を取得します。val dftemp = sqc.createDataFrame(log)
  */
 val df = dftemp.registerTempTable("memberbaseinfo")
 /*val sqlcommand = "date_format(createtime,'yyyy-MM')をmmとして、count(1)をnumsとして選択" +
  "memberbaseinfo から date_format(createtime,'yyyy-MM') でグループ化" +
  「数字の降順、mm の昇順で並べ替え」*/
 val sqlcommand="memberbaseinfo から * を選択"
 val sel = sqc.sql(sqlコマンド)
 val prop = 新しい java.util.Properties
 prop.setProperty("ユーザー","etl")
 prop.setProperty("パスワード","xxx")
 //DataFrameWriterを呼び出してmysqlにデータを書き込む
 val dataResult = sqc.sql(sqlcommand).write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","t_spark_dataframe_test",prop) // テーブルが存在しない可能性があります println(ac.name.get+" "+ac.value)
 sc.stop()
 }
}

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