DDR爱好者之家 Design By 杰米

dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api,这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作,对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便,甚至可以有更高层次的应用,比如在实时这一块,传入kafka的topic名称和sql语句,后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利用出入的sql对实时数据进行计算,这种情况下不会spark streaming的人也都可以方便的享受到实时计算带来的好处。    

下面的示例为读取本地文件成rdd并隐式转换成dataframe对数据进行查询,最后以追加的形式写入mysql表的过程,scala代码示例如下

import java.sql.Timestamp
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object DataFrameSql {
 case class memberbase(data_date:Long,memberid:String,createtime:Timestamp,sp:Int)extends Serializable{
 override def toString: String="%d\t%s\t%s\t%d".format(data_date,memberid,createtime,sp)
 }
 def main(args:Array[String]): Unit ={
 val conf = new SparkConf()
 conf.setMaster("local[2]")
// ----------------------
 //参数 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 设置某个表是否应该做broadcast,默认10M,设置为-1表示禁用
 //spark.sql.codegen 是否预编译sql成java字节码,长时间或频繁的sql有优化效果
 // spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 一次处理的row数量,小心oom
 //spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed 设置内存中的列存储是否需要压缩
// ----------------------
 conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","20") //默认partition是200个
 conf.setAppName("dataframe test")
 val sc = new SparkContext(conf)
 val sqc = new SQLContext(sc)
 val ac = sc.accumulator(0,"fail nums")
 val file = sc.textFile("src\\main\\resources\\000000_0")
 val log = file.map(lines => lines.split(" ")).filter(line =>
  if (line.length != 4) { //做一个简单的过滤
  ac.add(1)
  false
  } else true)
  .map(line => memberbase(line(0).toLong, line(1),Timestamp.valueOf(line(2)), line(3).toInt))
 // 方法一、利用隐式转换
 import sqc.implicits._
 val dftemp = log.toDF() // 转换
 /*
  方法二、利用createDataFrame方法,内部利用反射获取字段及其类型
  val dftemp = sqc.createDataFrame(log)
  */
 val df = dftemp.registerTempTable("memberbaseinfo")
 /*val sqlcommand ="select date_format(createtime,'yyyy-MM')as mm,count(1) as nums " +
  "from memberbaseinfo group by date_format(createtime,'yyyy-MM') " +
  "order by nums desc,mm asc "*/
 val sqlcommand="select * from memberbaseinfo"
 val sel = sqc.sql(sqlcommand)
 val prop = new java.util.Properties
 prop.setProperty("user","etl")
 prop.setProperty("password","xxx")
 // 调用DataFrameWriter将数据写入mysql
 val dataResult = sqc.sql(sqlcommand).write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","t_spark_dataframe_test",prop) // 表可以不存在
 println(ac.name.get+" "+ac.value)
 sc.stop()
 }
}

上面代码textFile中的示例数据如下,数据来自hive,字段信息分别为 分区号、用户id、注册时间、第三方号

20160309 45386477 2012-06-12 20:13:15 901438
20160309 45390977 2012-06-12 22:38:06 901036
20160309 45446677 2012-06-14 21:57:39 901438
20160309 45464977 2012-06-15 13:42:55 901438
20160309 45572377 2012-06-18 14:55:03 902606
20160309 45620577 2012-06-20 00:21:09 902606
20160309 45628377 2012-06-20 10:48:05 901181
20160309 45628877 2012-06-20 11:10:15 902606
20160309 45667777 2012-06-21 18:58:34 902524
20160309 45680177 2012-06-22 01:49:55 
20160309 45687077 2012-06-22 11:23:22 902607

这里注意字段类型映射,即case class类到dataframe映射,从官网的截图如下

spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解

更多明细可以查看官方文档 Spark SQL and DataFrame Guide

以上这篇spark rdd转dataframe 写入mysql的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
DDR爱好者之家 Design By 杰米

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。