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SparkSQL DataFrame与MySQL增删改查那些事儿

标签：
Spark

在使用Spark中通过各种算子计算完后各种指标后，一般都需要将计算好的结果数据存放到关系型数据库，比如MySQL和PostgreSQL等，随后配置到展示平台进行展现，花花绿绿的图表就生成了。下面我讲解一下，在Spark中如何通过c3p0连接池的方式对MySQL进行增加改查（CRUD），增加（Create），读取查询（Retrieve），更新（Update）和删除（Delete）。

项目github地址：spark-mysql

1.Create（增加）
  case class CardMember（m_id：String，card_type：String，expire：Timestamp，duration：Int，is_sale：Boolean，date：Date，user：long，salary：Float）   val memberSeq = Seq（
      CardMember（“member_2”，“月卡”，新时间戳（System.currentTimeMillis（）），31，false，新日期（System.currentTimeMillis（）），123223,0.32f），
      CardMember（“member_1” “，”季卡“，新的时间戳（System.currentTimeMillis（）），93，false，new Date（System.currentTimeMillis（）），124224,0.362f）
    ）
    val memberDF = memberSeq.toDF（）    //把DataFrame存入到MySQL的中，如果数据库中不存在此表的话就会自动创建
    MySQLUtils.saveDFtoDBCreateTableIfNotExist（ “member_test”，memberDF）
2.Retrieve（读取查询）
     //根据表名把MySQL中的数据表直接映射成DataFrame 
    MySQLUtils.getDFFromMysql（hiveContext，“member_test”，null）
3.Update（更新）
    //根据主键更新指定字段，如果没有此主键数据则直接插入
    MySQLUtils.insertOrUpdateDFtoDBUsePool（“member_test”，memberDF，Array（“user”，“salary”））
4.Delete（删除）
 //删除指定条件的数据
 MySQLUtils.deleteMysqlTable（hiveContext，“member_test”，“m_id ='member_1'”）; 
 //删除指定数据表
 MySQLUtils.dropMysqlTable（hiveContext, “member_test”）;

具体操作步骤如下：
在pom.xml中导入MySQL连接器jar包和c3p0的依赖包，并导入更改

        <dependency> 
            <groupId> mysql </ groupId> 
            <artifactId> mysql-connector-java </ artifactId> 
            <version> 5.1.38 </ version> 
        </ dependency> 
        <dependency> 
            <groupId> com.mchange </ groupId> 
            <artifactId> c3p0 </ artifactId> 
            <version> 0.9.5 </ version> 
        </ dependency>

把数据库连接池的获取，DDL和DML操作方法都封装在了下面3个工具类中

PropertyUtils获取conf / mysql-user.properties文件的配置信息

package utilsimport java.util.Properties 
/ ** 
  *使用IntelliJ IDEA创建。
  *作者：fly_elephant@163.com 
  *描述：PropertyUtils工具类
  *日期：创建于2018-11-17 11:43 
  * / 
object PropertyUtils { 
  def getFileProperties（fileName：String，propertyKey：String）：String = { 
    val result = this.getClass.getClassLoader.getResourceAsStream（fileName）
    val prop = new Properties 
    prop.load（result）
    prop.getProperty（propertyKey）
  } 
}

MySQLPoolManager此类封装了数据库连接池的获取

package utilsimport java.sql.Connectionimport com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource

/ ** 
  *使用IntelliJ IDEA创建。
  *作者：fly_elephant@163.com 
  *描述：MySQL连接池管理类
  *日期：创建于2018-11-17 12:43 
  * / 
object MySQLPoolManager { 
  var mysqlManager：MysqlPool = _

  def getMysqlManager：MysqlPool = { 
    synchronized { 
      if（mysqlManager == null）{ 
        mysqlManager = new MysqlPool 
      } 
    } 
    mysqlManager 
  }  class MysqlPool extends Serializable { 
    private val cpds：ComboPooledDataSource = new ComboPooledDataSource（true）    try { 
      cpds.setJdbcUrl（PropertyUtils.getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.jdbc.url”））
      cpds.setDriverClass（PropertyUtils.getFileProperties） （“mysql-user.properties”，“mysql.pool.jdbc.driverClass”））
      cpds.setUser（PropertyUtils.getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.jdbc.username”））
      cpds.setPassword（PropertyUtils .getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.jdbc.password”））
      cpds.setMinPoolSize（PropertyUtils.getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.pool.jdbc.minPoolSize”）。toInt）
      cpds.setMaxPoolSize（PropertyUtils.getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.pool.jdbc.maxPoolSize”）。toInt）
      cpds.setAcquireIncrement（PropertyUtils.getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.pool。 jdbc.acquireIncrement“）。toInt）
      cpds.setMaxStatements（PropertyUtils.getFileProperties（”mysql-user.properties“，”mysql.pool.jdbc.maxStatements“）。toInt）
    } catch { 
      case e：Exception => e.printStackTrace（ ）
    }

    def getConnection：Connection = { 
      try { 
        cpds.getConnection（）
      } catch { 
        case ex：Exception => 
          ex.printStackTrace（）          null 
      } 
    }

    def close（）：Unit = { 
      try { 
        cpds.close（）
      } catch { 
        case ex：Exception => 
          ex.printStackTrace（）
      } 
    } 
  }

}

MySQLUtils封装了增加改查方法，直接使用即可

package utilsimport java.sql。{Date，Timestamp} 
import java.util.Propertiesimport org.apache.log4j.Logger 
import org.apache.spark.sql.types._ 
import org.apache.spark.sql。{DataFrame，SQLContext} 
/ ** 
  *使用IntelliJ IDEA创建。
  *作者：fly_elephant@163.com 
  *描述：MySQL DDL和DML工具类
  *日期：创建于2018-11-17 12:43 
  * / 
object MySQLUtils { 
  val logger：Logger = Logger.getLogger（getClass.getSimpleName）

  / ** 
    *将DataFrame所有类型（除id外）转换为String后，通过c3p0的连接池方法，向mysql写入数据
    * 
    * @param tableName表名
    * @param resultDateFrame DataFrame 
    * / 
  def saveDFtoDBUsePool（tableName：String ，resultDateFrame：DataFrame）{ 
    val colNumbers = resultDateFrame.columns.length 
    val sql = getInsertSql（tableName，colNumbers）
    val columnDataTypes = resultDateFrame.schema.fields.map（_。dataType）
    resultDateFrame.foreachPartition（partitionRecords => { 
      val conn = MySQLPoolManager .getMysqlManager.getConnection //从连接池中获取一个连接
      val preparedStatement = conn.prepareStatement（sql）
      val metaData = conn.getMetaData.getColumns（null，“％”，tableName，“％”）//通过连接获取表名对应数据表的元数据
      try { 
        conn.setAutoCommit（false）
        partitionRecords.foreach（record => { 
          //注意：setString方法从1开始，record.getString（）方法从0开始
          for（i < - 1 to colNumbers）{ 
            val value = record。 get（i - 1）
            val dateType = columnDataTypes（i - 1）            if（value！= null）{//如何值不为空，将类型转换为String 
              preparedStatement.setString（i，value.toString）
              dateType match { 
                case _：ByteType => preparedStatement.setInt（i，record.getAs [Int]（i - 1））                case _：ShortType => preparedStatement.setInt（i，record.getAs [Int]（i - 1））                case _： IntegerType => preparedStatement.setInt（i，record.getAs [Int]（i - 1））                case _：LongType => preparedStatement.setLong（i，record.getAs [Long]（i - 1））                case _：BooleanType => preparedStatement.setBoolean（i，record.getAs [Boolean]（i - 1））                case _ ：FloatType => preparedStatement.setFloat（i，record.getAs [Float]（i - 1））                case _：DoubleType => preparedStatement.setDouble（i，record.getAs [Double]（i - 1））                case _：StringType => preparedStatement.setString（i，record.getAs [String]（i - 1））                case _：TimestampType => preparedStatement.setTimestamp（i，record.getAs [Timestamp]（i - 1））                case _：DateType => preparedStatement.setDate（i，record.getAs [Date]（i - 1））                case _ => throw new RuntimeException（s“nonsupport $ {dateType} !!!”）
              } 
            } else {//如果值为空，将值设为对应类型的空值
              metaData.absolute（i）
              preparedStatement.setNull（ i，metaData.getInt（“DATA_TYPE”））
            } 
          } 
          preparedStatement.addBatch（）
        }）
        preparedStatement.executeBatch（）
        conn.commit（）
      } catch { 
        case e：Exception => println（s“@@ saveDFtoDBUsePool $ {e。 getMessage}“）        //做一些log 
      } finally { 
        preparedStatement.close（）
        conn.close（）
      } 
    }）
  }

  / ** 
    *拼装插入SQL 
    * @param tableName 
    * @param colNumbers 
    * @return 
    * / 
  def getInsertSql（tableName：String，colNumbers：Int）：String = { 
    var sqlStr =“insert into”+ tableName +“values（” 
    for （i < - 1 to colNumbers）{ 
      sqlStr + =“？” 
      if if（i！= colNumbers）{ 
        sqlStr + =“，” 
      } 
    } 
    sqlStr + =“）” 
    sqlStr 
  }

  / **以元组的方式返回mysql属性信息** / 
  def getMySQLInfo：（String，String，String）= { 
    val jdbcURL = PropertyUtils.getFileProperties（“mysql-user.properties”，“mysql.jdbc.url”）
    VAL的userName = PropertyUtils.getFileProperties（ “mysql-user.properties”， “mysql.jdbc.username”）
    VAL密码= PropertyUtils.getFileProperties（ “mysql-user.properties”， “mysql.jdbc.password”）
    （JDBCURL，用户名，passWord）
  }

  / ** 
    *从MySQL的数据库中获取DateFrame 
    * 
    * @参数sqlContext sqlContext 
    * @参数mysqlTableName表名
    * @参数queryCondition查询条件（可选）
    * @返回DateFrame 
    * / 
  DEF getDFFromMysql（sqlContext：SQLContext，mysqlTableName：字符串，queryCondition ：String）：DataFrame = { 
    val（jdbcURL，userName，passWord）= getMySQLInfo 
    val prop = new Properties（）
    prop.put（“user”，userName）
    prop.put（“password”，passWord）    if（null == queryCondition ||“”= = queryCondition）
      sqlContext.read.jdbc（jdbcURL，mysqlTableName，prop）    else 
      sqlContext.read.jdbc（jdbcURL，mysqlTableName，prop）.where（queryCondition）
  }

  / ** 
    *删除数据表
    * @param sqlContext 
    * @param mysqlTableName 
    * @return 
    * / 
  def dropMysqlTable（sqlContext：SQLContext，mysqlTableName：String）：Boolean = { 
    val conn = MySQLPoolManager.getMysqlManager.getConnection //从连接池中获取一个连接
    val preparedStatement = conn.createStatement（）    try { 
      preparedStatement.execute（s“drop table $ mysqlTableName”）
    } catch { 
      case e：Exception => 
        println（s“mysql dropMysqlTable error：$ {e.getMessage}”）        false 
    } finally { 
      preparedStatement.close（）
      conn.close（）
    } 
  }

  / ** 
    *删除表中的数据
    * @param sqlContext 
    * @param mysqlTableName 
    * @param condition 
    * @return 
    * / 
  def deleteMysqlTableData（sqlContext：SQLContext，mysqlTableName：String，condition：String）：Boolean = { 
    val conn = MySQLPoolManager。 getMysqlManager.getConnection //从连接池中获取一个连接
    val preparedStatement = conn.createStatement（）    try { 
      preparedStatement.execute（s“从$ mysqlTableName中删除$ condition”）
    } catch { 
      case e：Exception => 
        println（s“ mysql deleteMysqlTable错误：$ {e.getMessage}“）        false 
    } finally { 
      preparedStatement.close（）
      conn.close（）
    } 
  }

  / ** 
    *保存DataFrame到MySQL中，如果表不存在的话，会自动创建
    * @param tableName 
    * @param resultDateFrame 
    * / 
  def saveDFtoDBCreateTableIfNotExist（tableName：String，resultDateFrame：DataFrame）{ 
    //如果没有表，根据DataFrame建表
    createTableIfNotExist（tableName，resultDateFrame）    //验证数据表字段和dataFrame字段个数和名称，顺序是否一致
    verifyFieldConsistency（tableName，resultDateFrame）    //保存df 
    saveDFtoDBUsePool（tableName，resultDateFrame）
  }


  / ** 
    *拼装insertOrUpdate SQL语句
    * @param tableName 
    * @param cols 
    * @param updateColumns 
    * @return 
    * / 
  def getInsertOrUpdateSql（tableName：String，cols：Array [String]，updateColumns：Array [String]）：String = { 
    val colNumbers = cols.length 
    var sqlStr =“insert into”+ tableName +“values（” 
    for（i < - 1 to colNumbers）{ 
      sqlStr + =“？” 
      if if（i！= colNumbers）{ 
        sqlStr + =“，” 
      } 
    } 
    sqlStr + = “）ON DUPLICATE KEY UPDATE”

    updateColumns.foreach（str => { 
      sqlStr + = s“$ str =？，” 
    }）

    sqlStr.substring（0，sqlStr.length - 1）
  }

  / ** 
    *通过insertOrUpdate的方式把DataFrame写入到MySQL中，注意：此方式，必须对表设置主键
    * @param tableName 
    * @param resultDateFrame 
    * @param updateColumns 
    * / 
  def insertOrUpdateDFtoDBUsePool（tableName：String，resultDateFrame：DataFrame ，updateColumns：Array [String]）{ 
    val colNumbers = resultDateFrame.columns.length 
    val sql = getInsertOrUpdateSql（tableName，resultDateFrame.columns，updateColumns）
    val columnDataTypes = resultDateFrame.schema.fields.map（_。dataType）
    println（“## ############ sql =“+ sql” 
    resultDateFrame.foreachPartition（partitionRecords => { 
      val conn = MySQLPoolManager.getMysqlManager.getConnection //从连接池中获取一个连接
      val preparedStatement = conn.prepareStatement（sql）
      val metaData = conn.getMetaData.getColumns（null，“％”，tableName，“％”）//通过连接获取表名对应数据表的元数据
      try { 
        conn.setAutoCommit（false ）
        partitionRecords.foreach（record => { 
          //注意：setString方法从1开始，record.getString（）方法从0开始
          for（i < - 1 to colNumbers）{ 
            val value = record.get（i - 1）
            val dateType = columnDataTypes（i - 1）            if（value！= null）{//如何值不为空，将类型转换为String 
              preparedStatement.setString（i，value.toString）
              dateType match { 
                case _：ByteType => preparedStatement。 setInt（i，record.getAs [Int]（i - 1））                case _：ShortType => preparedStatement.setInt（i，record.getAs [Int]（i - 1））                case _：IntegerType => preparedStatement.setInt（i，record.getAs [Int]（i - 1））                case _ ：LongType => preparedStatement.setLong（i，record.getAs [Long]（i - 1））                case _：BooleanType => preparedStatement.setInt（i，if（record.getAs [Boolean]（i - 1））1 else 0）                case _：FloatType => preparedStatement.setFloat（i，record.getAs [Float]（i - 1））                case _：DoubleType => preparedStatement.setDouble（i，record.getAs [Double]（i - 1））                case _：StringType => preparedStatement.setString（i，record.getAs [String]（i - 1））                case _：TimestampType => preparedStatement.setTimestamp（i，record.getAs [Timestamp]（i - 1））                case _：DateType => preparedStatement.setDate（i，record.getAs [Date]（i - 1））                case _ =>抛出新的RuntimeException（s“nonsupport $ {dateType} !!!”）
              } 
            } else {//如果值为空，将值设为对应类型的空值
              metaData.absolute（i）
              preparedStatement.setNull（i， metaData.getInt（“DATA_TYPE”））
            }

          } 
          //设置需要更新的字段值
          用于（ⅰ< - 1至updateColumns.length）{ 
            VAL字段索引= record.fieldIndex（updateColumns（I - 1））
            VAL值= record.get（字段索引）
            VAL的dataType = columnDataTypes（字段索引）
            println（s“@@ $ fieldIndex，$ value，$ dataType”）            if（value！= null）{//如何值不为空，将类型转换为String 
              dataType match { 
                case _：ByteType => preparedStatement.setInt （colNumbers + i，record.getAs [Int]（fieldIndex））                case _：ShortType => preparedStatement.setInt（colNumbers + i，record.getAs [Int]（fieldIndex））                case _：IntegerType => preparedStatement.setInt（colNumbers + i，record.getAs [Int]（fieldIndex））                case _：LongType => preparedStatement.setLong（colNumbers + i，record.getAs [Long]（fieldIndex））                case _ ：BooleanType => preparedStatement.setBoolean（colNumbers + i，record.getAs [Boolean]（fieldIndex））                case _：FloatType => preparedStatement.setFloat（colNumbers + i，record.getAs [Float]（fieldIndex））                case _：DoubleType => preparedStatement.setDouble（colNumbers + i，record.getAs [Double]（fieldIndex））                case _：StringType => preparedStatement.setString（colNumbers + i，record.getAs [String]（fieldIndex））                case _：TimestampType => preparedStatement.setTimestamp（colNumbers + i，record.getAs [Timestamp]（fieldIndex））                case _：DateType => preparedStatement.setDate（colNumbers + i，record.getAs [Date]（fieldIndex））                case _ =>抛出新的RuntimeException（s“nonsupport $ {dataType} !!!”）
              } 
            } else {//如果值为空，将值设为对应类型的空值
              metaData.absolute（colNumbers + i）
              preparedStatement.setNull（ colNumbers + i，metaData.getInt（“DATA_TYPE”））
            } 
          } 
          preparedStatement.addBatch（）
        }）
        preparedStatement.executeBatch（）
        conn.commit（）
      } catch {        case e：Exception => println（s“@@ insertOrUpdateDFtoDBUsePool $ {e.getMessage}”）        //做一些log 
      } finally { 
        preparedStatement.close（）
        conn.close（）
      } 
    }）
  }


  / ** 
    *如果数据表不存在，根据DataFrame的字段创建数据表，数据表字段顺序和dataFrame对应
    *若DateFrame出现名为id的字段，将其设为数据库主键（int，自增，主键），其他字段会根据DataFrame的DataType类型来自动映射到MySQL中
    * 
    * @param tableName表名
    * @param df dataFrame 
    * @return 
    * / 
  def createTableIfNotExist（tableName：String，df：DataFrame）：AnyVal = { 
    val con = MySQLPoolManager .getMysqlManager.getConnection 
    val metaData = con.getMetaData 
    val colResultSet = metaData.getColumns（null，“％”，tableName，“％”）    //如果没有该表，创建数据表
    if（！colResultSet.next（））{ 
      / /构建建表字符串
      val sb = new StringBuilder（s“CREATE 
      TABLE` $ tableName`（”）df.schema.fields.foreach（x =>        if（x.name.equalsIgnoreCase（“id”））{ 
          sb.append（s“`$ {x.name}`int（255）NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY，”）//如果是字段名为id，设置主键，整形，自增
        } else { 
          x.dataType match { 
            case _：ByteType => sb.append（s“`$ {x.name}`int（100）DEFAULT NULL，”）            case _：ShortType => sb .append（s“`$ {x.name}`int（100）DEFAULT NULL，”）            case _：IntegerType => sb.append（s“`$ {x.name}`int（100）DEFAULT NULL，” ）            case _：LongType => sb.append（s“`$ {x.name}`bigint（100）DEFAULT NULL，”）            case _：BooleanType => sb.append（s“`$ {x.name}` tinyint DEFAULT NULL，“）            case _：FloatType => sb.append（s”`$ {x。name}`float（50）DEFAULT NULL，“）            case _：DoubleType => sb.append（s“`$ {x.name}`double（50）DEFAULT NULL，”）            case _：StringType => sb.append（s“`$ {x.name}`varchar （50）DEFAULT NULL，“）            case _：TimestampType => sb.append（s”`$ {x.name}`timestamp DEFAULT current_timestamp，“）            case _：DateType => sb.append（s”`$ {x .name}`date DEFAULT NULL，“）            case _ => throw new RuntimeException（s”nonsupport $ {x.dataType} !!!“）
          } 
        } 
      ）
      sb.append（”）ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8“）
      val sql_createTable = sb.deleteCharAt（sb.lastIndexOf（'，'））。toString（）
      println（sql_createTable）
      val statement = con。的createStatement（）
      statement.execute（sql_createTable）
    } 
  }

  / ** 
    *验证数据表和dataFrame字段个数，名称，顺序是否一致
    * 
    * @param tableName表名
    * @param df dataFrame 
    * / 
  def verifyFieldConsistency（tableName：String，df：DataFrame）：Unit = { 
    val con = MySQLPoolManager.getMysqlManager.getConnection 
    val metaData = con.getMetaData 
    val colResultSet = metaData.getColumns（null，“％”，tableName，“％”）
    colResultSet.last（）
    val tableFiledNum = colResultSet.getRow 
    val dfFiledNum = df.columns.length 
    if （tableFiledNum！= dfFiledNum）{ 
      throw new Exception（s“数据表和DataFrame字段个数不一致!! table - $ tableFiledNum但dataFrame - $ dfFiledNum”）
    } 
    for（i < - 1 to tableFiledNum）{
      colResultSet.absolute（I）
      VAL tableFileName = colResultSet.getString（ “COLUMN_NAME”）
      VAL dfFiledName = df.columns.apply（I - 1） 
      （！tableFileName.equals（dfFiledName））{IF 
        抛出新的异常（一个或多个“数据表和DataFrame字段名不一致!! table - '$ tableFileName'但dataFrame - '$ dfFiledName'“）
      } 
    } 
    colResultSet.beforeFirst（）
  }

}



作者：腾飞的大象
链接：https://www.jianshu.com/p/abf62d70763b


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发表于 2019.01.02 23:03， 共 3311 人浏览

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