package com.jxd

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import java.sql.Connection
import java.sql.DriverManager
object hello {
def main(args: Array[String]): Unit = {
var conf = new SparkConf().setAppName("Hello World")
var sc = new SparkContext(conf)
var input = sc.textFile("test/hello", 2)
var count = input.flatMap(name => name.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(((a, b) => a + b))
count.foreachPartition(insertToMysql)

}
def insertToMysql(iterator: Iterator[(String, Int)]): Unit = {
val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
val url = "jdbc:mysql://192.168.10.58:3306/test"
val username = "root"
val password = "1"
var connectionMqcrm: Connection = null
Class.forName(driver)
connectionMqcrm = DriverManager.getConnection(url, username, password)
val sql = "INSERT INTO t_spark (`name`,`num`) VALUES (?,?)"
iterator.foreach(data => {
val statement = connectionMqcrm.prepareStatement(sql)
statement.setString(1, data._1)
statement.setInt(2, data._2)
var result = statement.executeUpdate()
if (result == 1) {
println("写入mysql成功.............")
}
})
}
}

Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:264)
at com.jxd.hello$.insertToMysql(hello.scala:22)
at com.jxd.hello$$anonfun$main$1.apply(hello.scala:13)
at com.jxd.hello$$anonfun$main$1.apply(hello.scala:13)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:926)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreachPartition$1$$anonfun$apply$29.apply(RDD.scala:926)
at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:2069)
at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:2069)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:87)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:108)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:338)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

spark1.4以前版本 在/spark/jars 加入mysql驱动 并不起作用需在提交任务指定mysql驱动包

例如:

spark-submit --master spark://192.168.10.160:7077 --driver-class-path /usr/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.18-bin.jar --class com.jxd.hello /usr/spark/wc.jar /usr/spark/test/hello

高版本如 spark2.2已经修复此问题

注意:集群中每一个server都得加入mysql驱动包(建议先加一个 然后采用远程复制)

集群所有节点加完mysql驱动包后直接提交即可

park-submit --master spark://192.168.10.160:7077 --class com.jxd.hello /usr/spark/wc.jar /usr/spark/test/hello

spark 计算结果写入mysql 案例及常见问题解决的更多相关文章

  1. Spark:将DataFrame写入Mysql

    Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [ ...

  2. spark读文件写入mysql(scala版本)

    package com.zjlantone.hive import java.util.Properties import com.zjlantone.hive.SparkOperaterHive.s ...

  3. MySql 中的常见问题解决方法

    一.关键字做字段 ,mssql的做法是[关键字],mysql的做法是 `关键字` ;ps:(` 是 tab键上面的一个按键) 二.mssql数据导入到mysql: 1.mssql导出insert语句( ...

  4. Linux下安装mysql(2) 及常见问题解决(CentOS)

    上一篇讲了基本的安装,这篇姑且算作进阶吧 链接Linux下安装mysql(1) 1.准备好mysql的rpm安装包 2.解压并进入usr/local/mysql 3.先执行useradd mysql( ...

  5. Spark将计算结果写入到Mysql中

    今天主要来谈谈如何将Spark计算的结果写入到Mysql或者其他的关系型数据库里面.其实方式也很简单,代码如下: package scala import java.sql.{DriverManage ...

  6. Spark操作dataFrame进行写入mysql,自定义sql的方式

    业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2. ...

  7. spark基础知识介绍(包含foreachPartition写入mysql)

    数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spar ...

  8. Spark操作MySQL,Hive并写入MySQL数据库

    最近一个项目,需要操作近70亿数据进行统计分析.如果存入MySQL,很难读取如此大的数据,即使使用搜索引擎,也是非常慢.经过调研决定借助我们公司大数据平台结合Spark技术完成这么大数据量的统计分析. ...

  9. Spark计算模型

    [TOC] Spark计算模型 Spark程序模型 一个经典的示例模型 SparkContext中的textFile函数从HDFS读取日志文件,输出变量file var file = sc.textF ...

随机推荐

  1. 基于MaxCompute InformationSchema进行冷门表热门表访问分析

    一.需求场景分析 在实际的数据平台运营管理过程中,数据表的规模往往随着更多业务数据的接入以及数据应用的建设而逐渐增长到非常大的规模,数据管理人员往往希望能够利用元数据的分析来更好地掌握不同数据表的使用 ...

  2. 数据库智能管理助手-CloudDBA

    摘要:阿里云CloudDBA主要分为离线分析和在线分析两种功能.帮助用户节省成本,定位问题,分析原因并推荐解决方法.CloudDBA可以做到实时诊断,离线诊断和SQL优化.并且通过MySQL的参数调优 ...

  3. 测量TSQL语句的性能

    你怎样确定你的应用程序执行的怎么样?你可以使用什么工具?每一个开发人员需要确定每一条应用程序TSQL语句是最优的.通过调整每一个查询你可以确定你的应用程序运行得尽可能的高效.你使用开发环境时更容易对应 ...

  4. Python_003(字符串的神操作)

    一.编码问题 1.编码:计算机最早是ACSII码,美国人创造的,包含了英文字母(大写字母,小写字母)数字,标点等特殊符号; :共有7位0和1组成,表示128个ACSII码,但是计算机对7这个数字不敏感 ...

  5. Ubuntu安装及sshd服务安装,yum安装等总结

    vm网络选择自定义.指定的虚拟网络,自动桥连.   1.设置root初始密码 ubuntu安装好后,root初始密码(默认密码)不知道,需要设置.1.先用安装时候的用户登录进入系统2.输入:sudo ...

  6. Period POJ - 1961

    Period POJ - 1961 时限: 3000MS   内存: 30000KB   64位IO格式: %I64d & %I64u 提交 状态 已开启划词翻译 问题描述 For each ...

  7. 表单修饰符 number、trim、lazy

    number修饰符 <input type="number" v-model.number="age"> 结论:age 类型则为number,非字符 ...

  8. Eclipse报内存溢出

    (1)在配置tomcat的JDK里面设置.Window-->proference->Myeclipse-->servers-->Tomcat5-->JDK里面设置: -X ...

  9. MongoDB分片配置 优化 不错

    简单注解:mongos 路由进程, 应用程序接入mongos再查询到具体分片,监听端口默认27017config server 路由表服务, 每一台都具有全部chunk的路由信息 shard为数据存储 ...

  10. Git014--Rebase

    Git--Rebase 本文来自于:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b00 ...