scala实现通过Spark统计人均登录次数最终写入MySQL

谨以此博客作为记录
小编这里用的版本是：
<hadoop.version>2.7.7</hadoop.version>
<spark.version>2.4.5</spark.version>
<scala.version>2.12.10</scala.version>
如果没用到Hadoop可以忽略

步骤

准备数据，知道每个文件什么内容，每一列什么意思
我这里对应文件夹下，是按日期作为文件名存储的txt文件数据
数据可放在本地，也可放在HDFS上，数据在本地代码完全是可以跑通的；但是小编想模拟数据存在集群（HDFS）上的情况，条件有限，DataNode总是dead，搞得小编也很sad（押上了hhh）
编写代码

①首先创建SparkContext和SparkSession对象；
②引入implicit隐式转换包，方便后面将RDD转换为DataFrame；
③创建数据库连接，方便后面将结果写入数据库；
④从文件名中截取日期并写入文件，后面分析数据需要；
⑤利用RDD的算子将数据进行拆分、切割、整理，并转换为DataFrame；
⑥创建临时表，便于用SQL语句对表进行查询；
⑦将查询结果写入数据库；

代码

import org.apache.spark.sql.{SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object readData {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
  	//SparkConf是用来配置Spark应用程序的参数的类。在这个代码中，
  	//setAppName("ReadData")设置了应用程序的名称为"ReadData"，
  	//而setMaster("local[*]")指定了Spark应用程序的运行模式为本地模式，使用所有可用的CPU核心
    val conf = new SparkConf().setAppName("ReadData").setMaster("local[*]")
    //初始化一个SparkContext对象。SparkContext是与Spark集群通信的主要入口点
    val sc = new SparkContext(conf)
    //创建了一个SparkSession对象，它是Spark 2.0引入的API，提供了一种统一的入口点来访问Spark功能
    val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
    import spark.implicits._
    //创建数据库连接
    var prop=new java.util.Properties()
    prop.put("user","root") //MySQL用户名
    prop.put("password","123456")  //MySQL密码
    prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver")  //MySQL驱动
    val url="jdbc:mysql://localhost:3306/login"  MySQL URL,端口号后面是数据库名（login）
    //如果数据在HDFS集群上，就可以将路径替换为HDFS集群上的路径
    //val hdfsPath = "hdfs://IP:9000/data/0007/CharacterLogin";
    //路径
    val path="\\2015-6-12\\0001\\0007\\CharacterLogin"
    
    //wholeTextFiles: 是SparkContext对象的一个方法，用于读取整个文本文件
    //返回的RDD: 其中键是文件路径，值是文件内容。
    val rdd1 = sc.wholeTextFiles(path)
//    打印文件路径进行调试
//    rdd1.foreach { t =>
//      val filePath = t._1
//      println("File Path: " + filePath)
//    }
	//从文件名中截取日期并写入文件
    //rdd2返回的是alllines拼接之后的数据
    val rdd2 = rdd1.flatMap(t=>{
      val filePath = t._1
      val alllines = t._2
      //使用了 substring 方法来截取文件路径中从最后一个 / 符号（包括）之后到 .txt 扩展名（不包括）之前的部分
      val dateStr=filePath.substring(filePath.lastIndexOf("/")+1, filePath.lastIndexOf(".txt"))
      alllines.split("\r\n").map(line=>dateStr+"|"+line)
    })

    //对数据进行拆分，提取相关信息
    // 这里主要统计人均登陆次数（DEC）==总的登录次数除以用户数
    // LoginStatus==0表示登录
    val res = rdd2.map(line => line.split('|')).map(arr => (arr(6), arr(11),arr(0))).toDF("userID", "LoginStatus","loginDate").filter("LoginStatus==0")
    //临时表创建
    res.createTempView("LoginCount")
    //查询
    val res1=spark.sql("select loginDate,count(LoginStatus)/count(distinct userID) as loginNum from LoginCount where LoginStatus=0 group by loginDate").sort("loginDate")
    //写入mysql数据库
    res1.write.mode("append").jdbc(url,"logincount",prop)
  }
}