我有一些这样的代码:
println("\nBEGIN Last Revs Class: "+ distinctFileGidsRDD.getClass)
val lastRevs = distinctFileGidsRDD.
foreachPartition(iter => {
SetupJDBC(jdbcDriver, jdbcUrl, jdbcUser, jdbcPassword)
while(iter.hasNext) {
val item = iter.next()
//println(item(0))
println("String: "+item(0).toString())
val jsonStr = DB.readOnly { implicit session =>
sql"SELECT jsonStr FROM lasttail WHERE fileGId = ${item(0)}::varchar".
map { resultSet => resultSet.string(1) }.single.apply()
}
println("\nJSON: "+jsonStr)
}
})
println("\nEND Last Revs Class: "+ lastRevs.getClass)
代码输出(经过大量编辑)如下:
BEGIN Last Revs Class: class org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD
String: 1fqhSXPE3GwrJ6SZzC65gJnBaB5_b7j3pWNSfqzU5FoM
JSON: Some({"Struct":{"fileGid":"1fqhSXPE3GwrJ6SZzC65gJnBaB5_b7j3pWNSfqzU5FoM",... )
String: 1eY2wxoVq17KGMUBzCZZ34J9gSNzF038grf5RP38DUxw
JSON: Some({"Struct":{"fileGid":"1fqhSXPE3GwrJ6SZzC65gJnBaB5_b7j3pWNSfqzU5FoM",... )
...
JSON: None()
END Last Revs Class: void
问题 1:如何使 lastRevs 值采用有用的格式,例如 JSON 字符串/null 或 Some / None 之类的选项?
问题 2:我的偏好:是否有另一种方法可以获取类似 RDD 格式(而不是迭代器格式)的分区数据?
dstream.foreachRDD { (rdd, time) =>
rdd.foreachPartition { partitionIterator =>
val partitionId = TaskContext.get.partitionId()
val uniqueId = generateUniqueId(time.milliseconds, partitionId)
// use this uniqueId to transactionally commit the data in partitionIterator
}
}
来自http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#performance-tuning
问题 3:获取数据的方法是否我正在使用理智的方法(假设我正在关注上面的链接)?(撇开现在这是一个 scalikejdbc 系统 JDBC 的事实不谈。这将是一个键,这个原型以外的某种类型的值存储。)