大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL

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章节内容

上节完成的内容如下：

• Spark案例编写 Scala
• 计算圆周率
• 找共同的好友

Super Word Count

需求背景

• 给定一段文本
• 将单词全部转换为小写
• 去除标点符号
• 去除停用词
• count值降序保存
• 结果保存到MySQL
• 额外要求：标点符合和停用词可以自定义

编写代码

先实现到MySQL保存前的内容，我们需要先编写测试一下我们的代码是否正确

package icu.wzk

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SuperWordCount1 {

  private val stopWords = "in on to from by a an the is are were was i we you your he his".split("\\s+")

  private val punctuation = "[\\)\\.,:;'!\\?]"

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("ScalaSuperWordCount1")
      .setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))
    lines
      .flatMap(_.split("\\s+"))
      .map(_.toLowerCase)
      .map(_.replaceAll(punctuation, ""))
      .filter(word => !stopWords.contains(word) && word.trim.nonEmpty)
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
      .collect()
      .foreach(println)
    
    sc.stop()
  }

}

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详细解释

object SuperWordCount1 { … }

• SuperWordCount1 是一个 Scala 对象，定义了一个单例对象用于运行单词计数程序。

private val stopWords = “in on to from by a an the is are were was i we you your he his”.split(“\s+”)

• 这里定义了一个 stopWords 列表，包含了常见的停用词，这些词在统计单词频率时会被过滤掉。
• split(“\s+”) 方法将这些停用词用空白字符分割成数组，便于后续的查找和过滤。

private val punctuation = “[\)\.,:;'!\?]”

• 定义了一个正则表达式 punctuation，用于匹配常见的标点符号。这些标点符号在统计单词频率时会被去除。

def main(args: Array[String]): Unit = { … }

• main 方法是程序的入口点，args 是命令行参数，其中 args(0) 通常表示输入文件的路径。

val conf = new SparkConf().setAppName(“ScalaSuperWordCount1”).setMaster(“local[*]”)

• SparkConf() 用于配置 Spark 应用程序。setAppName(“ScalaSuperWordCount1”) 设置应用程序的名称。
• setMaster(“local[*]”) 指定应用程序以本地模式运行，使用所有可用的 CPU 核心。

val sc = new SparkContext(conf)

• SparkContext 是 Spark 应用程序的核心，用于与 Spark 集群进行交互。

sc.setLogLevel(“WARN”)

• 设置日志级别为 “WARN”，减少日志输出，方便查看重要信息。

val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))

• sc.textFile(args(0)) 从指定的文本文件路径加载数据，创建一个 RDD[String]，其中每一行文本都作为一个字符串元素。
• lines 是包含输入文本数据的 RDD。

flatMap(_.split(“\s+”))

• flatMap 方法将每一行字符串按空白字符拆分成单词，并将其展开成单个单词的 RDD。

map(_.toLowerCase)

• 将每个单词转换为小写，以确保统计时不区分大小写。

map(_.replaceAll(punctuation, “”))

• 使用正则表达式 punctuation 去除单词中的标点符号，使得统计结果更加准确。

filter(word => !stopWords.contains(word) && word.trim.nonEmpty)

• filter 方法过滤掉停用词和空白单词：
• !stopWords.contains(word) 确保当前单词不在停用词列表中。
• word.trim.nonEmpty 确保单词在去除前后空白字符后不是空字符串。

map((_, 1))

• 将每个单词映射为 (word, 1) 的键值对，表示每个单词出现一次。

reduceByKey(_ + _)

• reduceByKey 方法根据键（单词）对值（计数）进行累加，统计每个单词的总出现次数。

sortBy(_._2, false)

• 将统计结果按值（单词出现的次数）从大到小排序。

collect().foreach(println)

• collect() 方法将 RDD 中的数据收集到驱动程序中（即本地），然后使用 foreach(println) 输出每个单词及其出现的次数。
• 由于 collect 会将数据从分布式环境中拉到本地，需要注意数据量大的情况下可能导致内存不足的问题。

sc.stop()

• 在计算完成后，调用 sc.stop() 方法停止 SparkContext，释放资源。

添加依赖

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.28</version>
</dependency>
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同时我们需要在build的部分，也要加入对应的内容，让驱动可以加载进来：

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
            <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
            <version>4.4.0</version>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>compile</goal>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
            <version>3.3.0</version>
            <configuration>
                <archive>
                    <manifest>
                        <mainClass>cn.lagou.sparkcore.WordCount</mainClass>
                    </manifest>
                </archive>
                <descriptorRefs>
                    <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                </descriptorRefs>
            </configuration>
            <executions>
                <execution>
                    <phase>package</phase>
                    <goals>
                        <goal>single</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
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创建库表

我们新建一个数据库，也要新建一个数据表

CREATE TABLE `wordcount` (
  `word` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `count` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;
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写入SQL-未优化

我们在 foreach 中保存了数据，此时需要创建大量的MySQL连接，效率是比较低的。

package icu.wzk

import com.mysql.cj.xdevapi.PreparableStatement
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

object SuperWordCount2 {

  private val stopWords = "in on to from by a an the is are were was i we you your he his".split("\\s+")

  private val punctuation = "[\\)\\.,:;'!\\?]"

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("ScalaSuperWordCount2")
      .setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))

    val words: RDD[String] = lines
      .flatMap(_.split("\\s+"))
      .map(_.trim.toLowerCase())

    val clearWords: RDD[String] = words
      .filter(!stopWords.contains(_))
      .map(_.replaceAll(punctuation, ""))

    val result: RDD[(String, Int)] = clearWords
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
    result.foreach(println)

    // 输出到 MySQL
    val username = "hive"
    val password = "hive@wzk.icu"
    val url = "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/spark-test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"

    var conn: Connection = null
    var stmt: PreparedStatement = null
    var sql = "insert into wordcount values(?, ?)"

    result.foreach{
      case (word, count) => try {
        conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
        stmt = conn.prepareStatement(sql)
        stmt.setString(1, word)
        stmt.setInt(2, count)
      } catch {
        case e: Exception => e.printStackTrace()
      } finally {
        if (stmt != null) {
          stmt.close()
        }
        if (conn != null) {
          conn.close()
        }
      }
    }

    sc.stop()
  }

}

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写入SQL-优化版

优化后使用 foreachPartition 保存数据，一个分区创建一个链接：cache RDD
注意：

• SparkSQL 有方便的读写MySQL的方法，给参数直接调用即可
• 但掌握这个方法很重要，因为SparkSQL不是支持所有类型的数据库

package icu.wzk

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

object SuperWordCount3 {

  private val stopWords = "in on to from by a an the is are were was i we you your he his".split("\\s+")
  private val punctuation = "[\\)\\.,:;'!\\?]"
  private val username = "hive"
  private val password = "hive@wzk.icu"
  private val url = "jdbc:mysql://h122.wzk.icu:3306/spark-test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false"

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("ScalaSuperWordCount2")
      .setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    val lines: RDD[String] = sc.textFile(args(0))

    val words: RDD[String] = lines
      .flatMap(_.split("\\s+"))
      .map(_.trim.toLowerCase())

    val clearWords: RDD[String] = words
      .filter(!stopWords.contains(_))
      .map(_.replaceAll(punctuation, ""))

    val result: RDD[(String, Int)] = clearWords
      .map((_, 1))
      .reduceByKey(_ + _)
      .sortBy(_._2, false)
    result.foreach(println)

    result.foreachPartition(saveAsMySQL)

    sc.stop()
  }

  def saveAsMySQL(iter: Iterator[(String, Int)]): Unit = {
    var conn: Connection = null
    var stmt: PreparedStatement = null
    var sql = "insert into wordcount values(?, ?)"

    try {
      conn = DriverManager.getConnection(url, username, password)
      stmt = conn.prepareStatement(sql)
      iter.foreach{
        case (word, count) =>
          stmt.setString(1, word)
          stmt.setInt(2, count)
      }
    } catch {
      case e: Exception => e.printStackTrace()
    } finally {
      if (stmt != null) {
        stmt.close()
      }
      if (conn != null) {
        conn.close()
      }
    }
  }

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打包上传

mvn clean package
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打包并上传到项目：

运行项目

不写入SQL版

spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.SuperWordCount1 spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar /opt/wzk/goodtbl.java
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运行结果如下图：

写入SQL-未优化版

spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.SuperWordCount2 spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar /opt/wzk/goodtbl.java
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写入SQL-优化版

spark-submit --master local[*] --class icu.wzk.SuperWordCount3 spark-wordcount-1.0-SNAPSHOT.jar /opt/wzk/goodtbl.java
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运行结果如下图：

查看数据

查看数据库，内容如下：