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Spark定時讀取MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)(spark定時獲取mysql數(shù)據(jù)庫)

作為目前更流行的大數(shù)據(jù)處理框架之一,Spark在數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有很高的應(yīng)用價值。在使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中,經(jīng)常需要從MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)。而對于需要定時讀取MySQL數(shù)據(jù)庫的情況,一些技術(shù)和方法的應(yīng)用能夠提高數(shù)據(jù)處理的效率。

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一、背景

MySQL是一種常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,我們在使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理時往往需要從MySQL中讀取數(shù)據(jù)。而在實際應(yīng)用中,我們往往需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行定時的、周期性的更新,以保證數(shù)據(jù)的及時性。因此,一種能夠定時讀取MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的方法非常有必要。

二、Spark從MySQL數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)的方法

讀取MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)需要引入相應(yīng)的庫,以Scala語言為例,引入以下庫:

“`

libraryDependencies ++= Seq(

“mysql” % “mysql-connector-java” % “5.1.39”

)

“`

接著在Spark中定義一個從MySQL中獲取數(shù)據(jù)的函數(shù):

“`

def readDataFromMySQL(spark: SparkSession,tableName: String) = {

val jdbcHostname = “l(fā)ocalhost”

val jdbcPort = 3306

val jdbcDatabase = “test”

val jdbcUsername = “root”

val jdbcPassword = “root”

val jdbcUrl = s”jdbc:mysql://${jdbcHostname}:${jdbcPort}/${jdbcDatabase}”

val connectionProperties = new Properties()

connectionProperties.put(“user”, s”${jdbcUsername}”)

connectionProperties.put(“password”, s”${jdbcPassword}”)

val data = spark.read.jdbc(jdbcUrl, tableName, connectionProperties)

data

}

“`

這個函數(shù)將從MySQL數(shù)據(jù)庫中使用給定的連接屬性讀取給定表中的數(shù)據(jù),并返回一個包含數(shù)據(jù)的Spark DataFrame。

三、定時任務(wù)的實現(xiàn)

而在實際應(yīng)用中,我們往往需要定時獲取MySQL數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),這時候需要使用Scala編程語言中的Akka調(diào)度程序庫。在build.t文件中加入如下依賴:

“`

libraryDependencies += “com.typesafe.akka” %% “akka-scheduler” % “2.5.23”

“`

接著定義一個能夠定時調(diào)度MySQL數(shù)據(jù)讀取函數(shù)的Akka actor,從而實現(xiàn)周期性讀取MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的效果。

“`

class MySqlDataActor(spark:SparkSession) extends Actor {

override def receive: Receive = {

case “getData” =>

val data = readDataFromMySQL(spark,”table1″)

// 對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理

// …

case _ => println(“Unknown message”)

}

}

object MySqlDataActor {

def props(spark: SparkSession) = Props(new MySqlDataActor(spark))

}

object MySqlDataSchedule extends App{

val spark = SparkSession.builder().appName(“MySQLSchedule”).master(“l(fā)ocal[*]”).getOrCreate()

val mySqlDataActor = system.actorOf(MySqlDataActor.props(spark))

val system = ActorSystem(“MySQLDataSystem”)

import system.dispatcher

val cancellable = system.scheduler.schedule(0 seconds, 30 seconds, mySqlDataActor, “getData”)

}

“`

這里通過定義一個Akka actor,實現(xiàn)了定時調(diào)度讀取MySQL數(shù)據(jù)的功能。在mn函數(shù)中,定義一個SparkSession對象,然后用這個對象創(chuàng)建一個MySqlDataActor,最后使用Akka調(diào)度程序庫調(diào)度這個Actor的定時任務(wù),就可以實現(xiàn)定期讀取MySQL數(shù)據(jù)的功能。

四、

通過以上的實現(xiàn),我們可以用Scala語言和Spark框架定時讀取MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。這種方法可以在實際應(yīng)用中提高數(shù)據(jù)處理效率,減少數(shù)據(jù)延遲的問題,以保證數(shù)據(jù)的時效性。同時,這種方法的優(yōu)點在于大大減少了手動處理數(shù)據(jù)的時間,提高了開發(fā)效率,對于需要大量處理數(shù)據(jù)的情況,這種方法是非常有用的。

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