Spark Streaming foreachRDD以及foreachPartition 操作数据库连接写入数据

45 阅读 0 评论 30 点赞

我是靠谱客的博主忐忑豆芽，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Spark Streaming foreachRDD以及foreachPartition 操作数据库连接写入数据，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Spark Streaming foreachRDD的正确使用

误区
1. 在driver端创建对象
在driver上创建连接对象（比如网络连接或数据库连接）

如果在driver上创建连接对象，然后在RDD的算子函数内使用连接对象，那么就意味着需要将连接对象序列化后从driver传递到worker上。而连接对象（比如Connection对象）通常来说是不支持序列化的，此时通常会报序列化的异常（serialization errors）。因此连接对象必须在worker上创建，不要在driver上创建

dstream.foreachRDD { rdd =>
val connection = createNewConnection()
// 在driver上执行
rdd.foreach { record =>
connection.send(record) // 在worker上执行
}
}

2. 为每一条记录都创建对象

dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreach { record =>
val connection = createNewConnection()
connection.send(record)
connection.close()
}
}

正确做法

1. 为每个rdd分区创建一个连接对象

连接对象的创建和销毁都是很消耗时间的。因此频繁地创建和销毁连接对象，可能会导致降低spark作业的整体性能和吞吐量。

dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
val connection = createNewConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
connection.close()
}
}

2. 为每个rdd分区使用一个连接池这种的连接对象
比较正确的做法是：对DStream中的RDD，调用foreachPartition，对RDD中每个分区创建一个连接对象，使用一个连接对象将一个分区内的数据都写入底层MySQL中。这样可以大大减少创建的连接对象的数量。

dstream.foreachRDD { rdd =>
rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
// 静态连接池，同时连接是懒创建的
val connection = ConnectionPool.getConnection()
partitionOfRecords.foreach(record => connection.send(record))
ConnectionPool.returnConnection(connection)
// 用完以后将连接返回给连接池，进行复用
}
}