Spark数据写入数据库，快速高效的解决方案。 (spark写数据进入数据库)

Spark数据写入数据库，快速高效的解决方案

随着大数据技术的日益普及，越来越多的企业开始使用Apache Spark来处理超大规模数据集。Spark作为目前更流行的分布式计算框架之一，具有高效、可靠的特点，在处理海量数据时表现出更为突出的优势。但是，一般来说，Spark并不是用来处理数据存储的之一选择，数据存储通常使用关系型数据库来实现。因此，将Spark中处理的数据写入到数据库是很常见的需求。但是，在Spark中写入数据库并不是一件容易的事情，这需要考虑到数据量大、写入速度慢、并发性能下降等诸多问题。

本文将介绍一些快速高效的解决方案来处理Spark数据写入数据库问题。

1. 数据库写入模式

在Spark中写入数据库有两种模式：batch模式和直接模式。

Batch模式即通过在Spark中生成数据集后，将其写入数据库中，该模式适用于将数据存储在非实时环境中，如脱机报告等。

Direct模式则更加适用于需要实时数据处理，可以将Spark中的数据直接写入数据库中，适用于在线组件和Dashboard等场景。

2. 数据库连接

在Spark中写入数据库时，需要选择正确的数据库连接，以便高效地读取和写入数据。可以使用JDBC或其他支持Spark的数据库连接程序。更佳实践是使用JDBC链接，因为JDBC通常是大多数数据库支持的标准协议。可以通过数据库驱动程序和特定的JDBC URL连接到特定的数据库。Spark连接的数据库应该是可伸缩和可靠的。

3. 分区

另一个因素是将数据划分到正确数量的分区中。在Spark中，数据分区是将数据进行平均分配的基本方法，可以优化系统的并发性能。建议将数据分区数设置为CPU核数的2-4倍，以提高性能。

4. 并行度

要想让Spark在写入数据时表现出令人满意的速度，必须设置更佳的并行度值。因为每个分区都被Spark分配给独立的任务，所以需要设置一个合理的分区数量，并根据硬件性能和实际情况确定每个分区运行的并行度。Spark SQL提供了控制并发的各种选项来避免系统过载，例如spark.sql.shuffle.partitions和spark.sql.execution.ignoreCorruptFiles等。

5. 批量写入

将多个行一起提交以提高性能和吞吐量，而不是单独提交每个行。可以使用批量插入的策略，将多个行分组成包，并将整个包写入数据库。

6. 数据格式

选择正确的数据格式可以更有效地处理数据，如Parquet、ORC和Avro等文件格式。这些格式可以优化系统的性能，减少了磁盘空间的要求和传输时间，同时还对压缩和编码进行优化。使用正确的格式也可以提高查询性能，降低查询时间。

在Spark中将数据写入数据库是一项非常复杂的任务，但随着技术不断发展，解决此类问题的方法也越来越多。通过选择正确的数据库连接、分区和并行度，以及使用适当的数据格式和批量插入技术，Spark可以更高效地将数据写入数据库。这些解决方案将大大缩短执行时间，并提高系统的可扩展性和可靠性，为企业的发展提供更强大的支持。

相关问题拓展阅读：

• 怎样让spark定时读数据库数据
• 用pycharm导入的spark怎么启动spark shell

怎样让spark定时读数据库数据

RDD：AResilientDistributedDataset(RDD),thebasicabstractioninSpark.rdd是一个分布式的数据集，数据分散在分布式集群的各台机器上ADataFrameisequivalenttoarelationaltableinSparkSQL,andcanbecreatedusingvariousfunctionsinSQLContextdataframe更像是一张关系型数据表，是一种spark独有的数据格式吧，这种格式的数据可以使用sqlcontext里面的函数

用pycharm导入的spark怎么启动spark shell

前面已经有篇文章介绍如何编译包含hive的spark-assembly.jar了,不清楚的可以翻看一下前面的文章。

　　cloudera manager装好的spark,直接执行spark-shell进入命令行后，写入如下语句：

　　val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

　　你会发现没法执行通过，因为cm装的原生的spark是不支持spark hql的，我们需要手动进行一些调整：

　　之一步，将编译好的包含hive的JAR包上传到hdfs上配置的默认的spark的sharelib目录：/user/spark/share/lib

　　第二步：在你要运行spark-shell脚本的节点上的/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.0-1.cdh5.3.0.p0.30/lib/spark/lib/目录下面，下载这个jar到这个目录：hadoop fs -get -s spark-assembly-with-hive-maven.jar spark-assembly.jar，指向我们刚下载下来的那个JAR包，这个JAR包会在启动spark-shell脚本时装载到driver program的classpath中去的，sparkContext也是在driver中创建出来的，所以需要将我们编译的JAR包替换掉原来的spark-assembly.jar包，这样在启动spark-shell的时候，包含hive的spark-assembly就被装载到classpath中去了。

　　第三步：在/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/目录下面创建一个hive-site.xml。/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf目录是默认的spark的配置目录，当然你可以修改默认配置目录的位置。hive-site.xml内容如下：

hive.metastore.local

false

hive.metastore.uris

hive.metastore.client.socket.timeout

300

hive.metastore.warehouse.dir

/user/hive/warehouse

这个应该大家都懂的，总要让spark找到hive的元数据在哪吧，于是就有了上面一些配置。

　　第四步：修改/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/conf/spark-defaults.conf，添加一个属性：spark.yarn.jar=

　　以上完事之后，运行spark-shell,再输入:

　　val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

　　应该就没问题了。我们再执行一个语句验证一下是不是连接的我们指定的hive元数据库：

　　hiveContext.sql(“show tables”).take(10) //取前十个表看看

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