Spark RDD写入RMDB(Mysql)的方法

　前面我们介绍了如果将Spark计算后的RDD最终写入Mysql等关系型数据库中，可是这些写操作都是自己实现的，操作起来有点麻烦。不过令人高兴的是，前几天发布的Spark 1.3.0里已经内置了读写关系型数据库的方法，我们可以直接在代码里面调用这个。

　　Spark 1.3.0中对数据库写操作是通过DataFrame类实现的，这个类也是新增的，是将之前的SchemaRDD重命名之后又定义了一些新方法的类。我们需要通过SQLContext来构造DataFrame对象，在SQLContext类中提供了大量可以构造DataFrame对象的方法，感兴趣的可以去看下。本文是通过SQLContext类中的createDataFrame方法来构造的。函数原型共大家参考，如下所示：

　　1def createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame

　　接收的RDD是Row类型的，它代表的是one row of output from a relational operator。上面的第二个参数就是我们需要写入表的结构，包括了表的字段名与对应的类型，完整的代码如图1所示：

　图1

　　DataFrame类中提供了很多写数据库的操作，在本例中的createJDBCTable就是可以创建表，它的函数原型如下所示：

　　1def createJDBCTable(url: String, table: String, allowExisting: Boolean): Unit

　　说明：table是表的名字，最后一个参数是如果表存在是否删除表的意思，false代表不删除。

　　DataFrame类中还有insertIntoJDBC方法，必须保证表事先存才能调用该函数在，它只用于插入数据，函数原型如下：

　　1def insertIntoJDBC(url: String, table: String, overwrite: Boolean): Unit

　　前面两个参数与createJDBCTable一致，如果第三个参数设置为true，则在插入数据之前会调用mysql的TRUNCATE TABLE语句先清掉表中的数据。

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