教你如何让spark sql写mysql的时候支持update操作

要让Spark SQL支持MySQL的更新操作，你需要在创建DataFrame时指定对应的JDBC URL和数据库模式。你可以使用write方法将DataFrame写入MySQL表，并设置mode为overwrite或append以实现更新操作。

在大数据处理中，Apache Spark是一个非常强大的工具，它提供了一种高效的方式来处理大规模的数据集，Spark SQL是Spark的一个模块，它提供了一个编程接口，用于处理结构化数据，它可以与多种数据源进行交互，包括Hive、Parquet、JSON等，Spark SQL默认并不支持MySQL的更新操作，本文将介绍如何让Spark SQL写MySQL的时候支持更新操作。

1. 使用JDBC连接MySQL

我们需要使用JDBC连接MySQL，JDBC是Java数据库连接的标准API，它允许Java应用程序与各种关系型数据库进行交互，我们可以使用Spark的sparkSession.read方法读取MySQL中的数据，然后使用write方法将数据写入MySQL。

val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
  .option("dbtable", "people")
  .option("user", "root")
  .option("password", "password")
  .load()
jdbcDF.write
  .mode("append")
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
  .option("dbtable", "people")
  .option("user", "root")
  .option("password", "password")
  .save()

2. 支持更新操作

上述代码并不能实现更新操作，因为Spark SQL默认并不支持MySQL的更新操作，为了实现更新操作，我们需要使用JDBC的PreparedStatement来执行SQL语句，PreparedStatement是一个可以预编译的SQL语句，它可以提高SQL语句的执行效率。

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}
val connection: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")
val statement = connection.prepareStatement("UPDATE people SET age = ? WHERE id = ?")
statement.setInt(1, 30)
statement.setInt(2, 1)
statement.executeUpdate()

3. 在Spark中使用JDBC连接MySQL并执行更新操作

我们可以在Spark中使用JDBC连接MySQL并执行更新操作，我们需要创建一个DataFrame，然后使用foreachPartition方法来遍历DataFrame的每一行，对于每一行，我们都会创建一个新的PreparedStatement，并设置参数和执行更新操作。

val df = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/test")
  .option("dbtable", "people")
  .option("user", "root")
  .option("password", "password")
  .load()
df.foreachPartition { partition =>
  val connection: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "root", "password")
  partition.foreach { row =>
    val statement = connection.prepareStatement("UPDATE people SET age = ? WHERE id = ?")
    statement.setInt(1, row.getInt(0))
    statement.setInt(2, row.getInt(1))
    statement.executeUpdate()
    statement.close()
    connection.close()
  }
}

4. 注意事项

在使用JDBC连接MySQL并执行更新操作时，我们需要注意以下几点：

确保MySQL的JDBC驱动已经被添加到了项目的依赖中，如果没有，可以使用Maven或Gradle来添加依赖，对于Maven，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：<groupId=com.mysql</groupId> <artifactId=mysqlconnectorjava</artifactId> <version=8.0.15</version>。

确保MySQL的用户有权限执行更新操作，如果没有，需要先为该用户授权，可以使用以下SQL语句来授权：GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'password' WITH GRANT OPTION; FLUSH PRIVILEGES;。

如果DataFrame的大小非常大，那么每次更新操作都需要创建一个新的数据库连接和PreparedStatement，这可能会消耗大量的资源，在这种情况下，可以考虑使用Spark的JDBC连接池来提高性能。