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基础架构Apache
Spark是目前非常强大的分布式计算框架。其简单易懂的计算框架使得我们很容易理解。虽然
Spark是在操作大数据集上很有优势，但是它仍然需要将数据持久化存储，HDFS是最
通用的选择，和
Spark结合使用，因为它基于磁盘的特点，导致在实时应用程序中会影响性能（比如在Spark Streaming计算中）。而且Spark内置就不支持事务提交(commit transactions)。
本文介绍的MemSQL 数据库号称是世界上最快的分布式内存数据库（The World’s Fastest In-Memory Database）！它是由Eric Frenkiel（前Facebook员工）和Nikita Shamgunov（前微软SQL Server高级工程师）创建的一款基于内存的分布式
关系数据库，它通过将数据存储在内存中，并将SQL语句预编译为C++而获得极速的执行效率。它兼容MySQL，且速度要比MySQL快30倍，能实现每秒150万次事务。
最近在其官方发布的一个MemSQL Spark Connector可以很好地和Spark一起使用，使得Spark用户可以快速地读写
数据库中的数据。MemSQL 天生就适合Spark，因为它可以高效地处理大量的读写，而Spark经常需要这样的操作，而且MemSQL可以提供大量的空间足以提供给Spark创建新的数据。
MemSQL Spark Connector提供了所有Spark和MemSQL交互的各种接口，而且其中做了许多的优化措施，比如并行地从MemSQL读取数据；当 MemSQL和Spark运行在一个物理节点上，Spark直接将数据写入其中。MemSQL提供了两个最主要的组建：MemSQLRDD和saveTo
Memsql。
MemSQLRDD用于存储从MemSQL查询的数据集；而saveTo
Memsql将Spark中的RDD数据写入到MemSQL表中。这两个接口和Spark内置的JDBC接口看起来很类似，而且使用方式也很类似（可以看这里
《Spark与Mysql(JdbcRDD)整合开发》）。来看看如何使用MemSQLRDD。我们使用从MemSQL读取表数据，并存储在MemSQLRDD中：
01 | import com.memsql.spark.connector.rdd.MemSQLRDD |
05 | val rdd = new MemSQLRDD( |
12 | "SELECT * FROM iteblog" , |
13 | (r : ResultSet) = > { r.getString("test_column" ) }) |
14 | rdd.first() // Contains the value of "test_column" for the first row |
如果你想将RDD写入到
Memsql，可以使用saveToMemsql函数：
1 | import com.memsql.spark.connector. _ |
5 | val rdd = sc.parallelize(Array(Array( "www" , "iteblog" ),Array( "com" , "qux" ))) |
6 | rdd.saveToMemsql(dbHost,dbPort,dbUser,dbPassword, |
7 | dbName,outputTableName,insertBatchSize = 1000 ) |
从上面的例子可以看出，使用Memsql和Spark结合是多么的容易。
本文翻译自:
http://blog.memsql.com/memsql- href="http://cpro.baidu.com/cpro/ui/uijs.php?c=news&cf=1001&ch=0&di=128&fv=11&jk=b2033e133245e957&k=spark&k0=spark&kdi0=0&luki=10&n=10&p=baidu&q=56075110_cpr&rb=0&rs=1&seller_id=1&sid=57e94532133e03b2&ssp2=1&stid=0&t=tpclicked3_hc&tu=u1887734&u=http%3A%2F%2Fwww%2Eiteblog%2Ecom%2Farchives%2F1327&urlid=0" target=_blank>spark–
connector/
转载自过往记忆（http://www.iteblog.com/）
本文链接地址: 《使用Spark和MemSQL Spark连接器运行实时应用》（http://www.iteblog.com/archives/1327）注：转载文章均来自于公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果侵犯到原作者的权益，请您与我们联系删除或者授权事宜，联系邮箱：contact@dataunion.org。转载数盟网站文章请注明原文章作者，否则产生的任何版权纠纷与数盟无关。
