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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(jī)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(shí)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(shí)現(xiàn)
而在實(shí)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(shí)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(shí)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(shí)現(xiàn)定期讀取MySQL數(shù)據(jù)的功能。
四、
通過以上的實(shí)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(shí)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(diǎn)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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