rdd不起作用

h79rfbju  于 2021-05-29  发布在  Hadoop
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我想将我的rdd持久化到mysql数据库表中。我使用了一个map函数来迭代rdd,并将每个元组传递到我的函数中,在那里我进行持久化。这里我想把我的工作并行化为主节点和从节点。
但是它不能正常工作,也不能调用使数据库持久化的函数。
如果我使用collect()例如 courseSet.collect().map(m => sendCourseInfo(m)) 而不是 courseSet.map(m => sendCourseInfo(m)) 这很管用。
我不想在这里使用collect()。
我在很多文章中都找过这个,但都找不出来。有谁能帮我解决这个问题吗。
下面是我的密码,

.....
  x.toString().split(",")(1),
  x.toString().split(",")(2),
  x.toString().split(",")(3)))

 courseSet.map(m => sendCourseInfo(m))
}

def sendCourseInfo(courseData: (Int, String, String, String)): Unit = {
    try {
      DatabaseUtil.setJDBCConfiguration()

      val jdbcConnection: java.sql.Connection = DatabaseUtil.getConnection

      val statement = "{call insert_course (?,?,?,?)}"
      val callableStatement = jdbcConnection.prepareCall(statement)
      callableStatement.setInt(1, courseData._1)
      callableStatement.setString(2, courseData._2)
      callableStatement.setString(3, courseData._3)
      callableStatement.setString(4, courseData._4)

      callableStatement.executeUpdate
    } catch {
      case e: SQLException => println(e.getStackTrace)
    }
}
w41d8nur

w41d8nur1#

您正在rdd上调用map(),这是一个转换,而不是一个操作。所以,为了执行它,你需要调用一些动作,比如,

courseSet.foreach(sendCourseInfo)

对你所做的额外建议,
无论什么 x 就是,你把它转换成字符串,拆分它,然后从这个拆分中提取一些东西。对于rdd/集合中的每个元素,您将执行三次此操作。所以,你可以用这样的方法来优化它,

x.map(_.toString.split(",")).map(x=>(x(1),x(2),x(3)))

接下来您必须将这些数据持久化到db中,在本例中是mysql。为此,您使用java常用的jdbc连接,为每个元素创建一个新的连接和操作。相反,使用spark 2.x做一些类似的事情,

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties

...

case class TableSchema(col1:Int,col2:String,col3:String,col4:String)
val props = new Properties()

def main(args: Array[String]): Unit = {

val ss = SparkSession.builder.appName("Test").master("local[*]").getOrCreate()

import ss.implicits._

...

props.setProperty("username", "username")
props.setProperty("password", "password")    

val df = rdd.map(_.toString.split(",")).map(x=>TableSchema(x(0),x(1),x(2),x(3))).toDF()

df.write.jdbc(s"jdbc:mysql://${mysqlHost}/${mysqlDBName}", "tablename", props)

}

让我知道如果这有帮助,干杯。

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