Spark和Mysql(JdbcRDD)整合开发

　　Spark的功能非常强大，我们讨论了《Spark和Hbase整合》、《Spark和Flume-ng整合》以及《Hive的整合》。我们今天的主题是聊聊Spark与Mysql的组合开发。

　                                                                            　图1

　　在Spark中提供了一个JdbcRDD类，该RDD就是读取JDBC中的数据并转换成RDD，之后我们就可以对该RDD进行各种的操作。我们先看看该类的构造函数，如图2所示：

　                                           　图2

　　这个类带了很多参数，关于这个函数的各个参数的含义，我觉得直接看英文就可以很好的理解，如下面所示：

　　                                           图3

　　我来翻译一下。

1. 　　1、getConnection 返回一个已经打开的结构化数据库连接，JdbcRDD会自动维护关闭。
2. 　　2、sql 是查询语句，此查询语句必须包含两处占位符?来作为分割数据库ResulSet的参数，比如："select title, author from books where ? < = id and id <= ?"
3. 　　3、lowerBound, upperBound, numPartitions 分别为第一、第二占位符，partition的个数。比如，给出lowebound 1，upperbound 20， numpartitions 2，则查询分别为(1, 10)与(11, 20)
4. 　　4、mapRow 为转换函数，将返回的ResultSet转成RDD需用的单行数据，在此处可以选择Array或其他，也可以是自定义的case class。默认的是将ResultSet 转换成一个Object数组。

　　下面我们说明如何使用该类，请参考下图的代码。

　　代码比较简短，主要是读mysqltest 表中的数据，并统计ID>=1 && ID < = 100 && content.contains("success")的记录条数。我们从代码中可以看出JdbcRDD的sql参数要带有两个?的占位符，而这两个占位符是给参数lowerBound与参数upperBound定义where语句的上下边界的。从JdbcRDD类的构造函数我们可以知道，参数lowerBound与参数upperBound都只能是Long类型的，并不支持其他类型的比较，这个使得JdbcRDD使用场景比较有限。而且在使用过程中sql参数必须有类似 ID >= ? AND ID < = ?这样的where语句，若你写成下面所示的形式：

　　                                   图4

　　那在运行的时候会出现以下的错误：

　                                    　图5

　　看下面JdbcRDD类的compute函数的实现就可以知道了：

　                              　图6

　　不过令人高兴的是，我们可以自定义一个JdbcRDD，修改上面的计算思路，这样就可以得到符合我们自己要求的JdbcRDD。

　　注: 在写本文的时候，本来我想提供一个JAVA例子，但是JdbcRDD类的最后一个参数很不好传，网上有个哥们是这么说的：

　　I don't think there is a completely Java-friendly version of this class. However you should be able to get away with passing something generic like "ClassTag.MODULE.apply(Object.class)" There's probably something even simpler.

　　下面的英文是我发邮件到Spark开发组询问如何在Java中使用JdbcRDD，Spark开发组的开发人员给我的回复信息如下：

　　所以我也只能放弃。若你知道怎么用Java实现，欢迎留言。