Spark SQL 和 MySQL-SaveMode.Overwrite 不插入修改的数据答案

【问题标题】：Spark SQL and MySQL- SaveMode.Overwrite not inserting modified dataSpark SQL 和 MySQL-SaveMode.Overwrite 不插入修改的数据
【发布时间】：2017-01-26 12:30:11
【问题描述】：

我在 MySQL 中有一个test 表，其 ID 和名称如下：

+----+-------+
| id | name  |
+----+-------+
| 1  | Name1 |
+----+-------+
| 2  | Name2 |
+----+-------+
| 3  | Name3 |
+----+-------+

我正在使用 Spark DataFrame 读取这些数据（使用 JDBC）并像这样修改数据

Dataset<Row> modified = sparkSession.sql("select id, concat(name,' - new') as name from test");
modified.write().mode("overwrite").jdbc(AppProperties.MYSQL_CONNECTION_URL,
                "test", connectionProperties);

但我的问题是，如果我提供覆盖模式，它会删除前一个表并创建一个新表，但不会插入任何数据。

我通过读取 csv 文件（与测试表相同的数据）并覆盖来尝试相同的程序。这对我有用。

我在这里遗漏了什么吗？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： mysql apache-spark dataframe apache-spark-sql

【解决方案1】：

问题出在您的代码中。因为你覆盖了一个你试图从中读取的表，所以你在 Spark 可以实际访问它之前有效地删除了所有数据。

请记住，Spark 是懒惰的。当您创建 Dataset 时，Spark 会获取所需的元数据，但不会加载数据。所以没有魔法缓存可以保留原始内容。数据将在实际需要时加载。这是当您执行write 操作时，当您开始写入时，没有更多数据要获取。

你需要的是这样的：

创建Dataset。
应用所需的转换并将数据写入中间 MySQL 表。
TRUNCATE 原始输入和INSERT INTO ... SELECT 来自中间表或DROP 原始表和RENAME 中间表。

另一种但不太有利的方法是：

创建一个Dataset。
应用所需的转换并将数据写入持久 Spark 表（df.write.saveAsTable(...) 或等效项）
TRUNCATE 原始输入。
读回数据并保存 (spark.table(...).write.jdbc(...))
放下 Spark 表。

我们再怎么强调都不为过，使用 Spark cache / persist 不是正确的选择。即使使用保守的StorageLevel (MEMORY_AND_DISK_2 / MEMORY_AND_DISK_SER_2) 缓存数据也可能会丢失（节点故障），从而导致无提示的正确性错误。

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信以上所有步骤都是不必要的。以下是您需要做的：

创建一个数据集A，如val A = spark.read.parquet("....")
读取要更新的表，作为数据框B。确保为数据帧B 启用了启用缓存。 val B = spark.read.jdbc("mytable").cache
在B 上强制count - 这将根据所选的StorageLevel - B.count 强制执行和缓存表
现在，您可以进行类似val C = A.union(B)的转换
然后，将C 写回数据库，如C.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc("mytable")

【讨论】：

对我有用（强制缓存的东西）。在我的情况下，我只有一个有一行的表，所以缓存不是问题

【解决方案3】：

读取和写入同一张表。

cols_df = df_2.columns

broad_cast_var = spark_context.broadcast(df_2.collect())

df_3 = sqlContext.createDataFrame(broad_cast_var.value, cols_df)

通过一些修改读取和写入同一张表。

cols_df = df_2.columns

broad_cast_var = spark_context.broadcast(df_2.collect())


def update_x(x):
    y = (x[0] + 311, *x[1:])
    return y


rdd_2_1 = spark_context.parallelize(broad_cast_var.value).map(update_x)

df_3 = sqlContext.createDataFrame(rdd_2_1, cols_df)

【讨论】：