SparkDSL修改版之从csv文件读取数据并写入Mysql

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

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

/**
 * 电影评分数据分析，需求如下：
 *      需求1：查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分
 *          电影ID    评分个数     电影名称 平均评分   更新时间
 *          movie_id、rating_num、title、rating_avg、update_time
 *      需求2：查找每个电影类别及其对应的平均评分
 *          电影类别  电影类别平均评分     更新时间
 *          genre、 rating_avg       、update_time
 *      需求3：查找被评分次数较多的前十部电影
 *          电影ID   电影名称  电影被评分的次数   更新时间
 *          movie_id、title、rating_num、      update_time
*/
object MetricsAppMain {
	
	// 文件路径
	private val RATINGS_CSV_FILE_PATH = "J:\\t4\\FlinkCommodityRecommendationSystem-main\\FlinkCommodityRecommendationSystem-main\\recommendation\\src\\main\\resources\\ratings.csv"
//	private val MOVIES_CSV_FILE_PATH = "D:\\Users\\Administrator\\Desktop\\exam0601\\datas\\movies.csv"
	
	def main(args: Array[String]): Unit = {
		// step1、创建SparkSession实例对象
		val spark: SparkSession = createSparkSession(this.getClass)
		import spark.implicits._
	
		/*
			分析需求可知，三个需求最终结果，需要使用事实表数据和维度表数据关联，所以先数据拉宽，再指标计算
				TODO： 按照数据仓库分层理论管理数据和开发指标
				- 第一层（最底层）：ODS层
					直接加CSV文件数据为DataFrame
				- 第二层（中间层）：DW层
					将加载业务数据（电影评分数据）和维度数据（电影基本信息数据）进行Join关联，拉宽操作
				- 第三层（最上层）：DA层/APP层
					依据需求开发程序，计算指标，进行存储到MySQL表
		 */
		// step2、【ODS层】：加载数据，CSV格式数据，文件首行为列名称
		val ratingDF: DataFrame = readCsvFile(spark, RATINGS_CSV_FILE_PATH, verbose = false)
//		val movieDF: DataFrame = readCsvFile(spark, MOVIES_CSV_FILE_PATH, verbose = false)

		// step3、【DW层】：将电影评分数据与电影信息数据进行关联，数据拉宽操作
//		val detailDF: DataFrame = joinDetail(ratingDF, movieDF)
		printConsole(ratingDF)
		
		// step4、【DA层】：按照业务需求，进行指标统计分析
		computeMetric(ratingDF)
		
		Thread.sleep(1000000)
		// 应用结束，关闭资源
		spark.stop()
	}
	
	/**
	 * 构建SparkSession实例对象，默认情况下本地模式运行
	 */
	def createSparkSession(clazz: Class[_], master: String = "local[2]"): SparkSession = {
		SparkSession.builder()
			.appName(clazz.getSimpleName.stripSuffix("$"))
			.master(master)
			.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2")
			.getOrCreate()
	}
	
	/**
	 * 读取CSV格式文本文件数据，封装到DataFrame数据集
	 */
	def readCsvFile(spark: SparkSession, path: String, verbose: Boolean = true): DataFrame = {
		val dataframe: DataFrame = spark.read
			// 设置分隔符为逗号
			.option("sep", ",")
			// 文件首行为列名称
			.option("header", "true")
			// 依据数值自动推断数据类型
			.option("inferSchema", "true")
			.csv(path)
		if(verbose){
			printConsole(dataframe)
		}
		// 返回数据集
		dataframe
	}
	/**
	 * 按照业务需求，进行指标统计，默认情况下，结果数据打印控制台
	 */
	def computeMetric(dataframe: DataFrame): Unit = {
		// TODO: 缓存数据
		dataframe.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
		
		// 需求1：查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分
		val top10FilesDF: DataFrame = top10Films(dataframe)
		//printConsole(top10FilesDF)
		upsertToMySQL(
			top10FilesDF, //
			"replace into test.rating (id, userId, productId, score, timestamp) values (null, ?, ?, ?, ?)", //
			(pstmt: PreparedStatement, row: Row) => {
				pstmt.setInt(1, row.getAs[Int]("userId"))
				pstmt.setInt(2, row.getAs[Int]("productId"))
				pstmt.setDouble(3, row.getAs[Double]("score"))
				pstmt.setInt(4, row.getAs[Int]("timestamp"))
			}
		)
		// 释放资源
		dataframe.unpersist()
	}
	
	/**
	 * 需求：查找电影评分个数超过50,且平均评分较高的前十部电影名称及其对应的平均评分
	 *    电影ID    评分个数     电影名称 平均评分   更新时间
	 *    movie_id、rating_num、title、rating_avg、update_time
	 */
	def top10Films(dataframe: DataFrame): DataFrame = {
		import dataframe.sparkSession.implicits._
		
		dataframe
			// 添加日期字段
//			.withColumn("update_time", current_timestamp())
	}
	

	/**
	 * 将DataFrame数据集打印控制台，显示Schema信息和前10条数据
	 */
	def printConsole(dataframe: DataFrame): Unit = {
		// 显示Schema信息
		dataframe.printSchema()
		// 显示前10条数据
		dataframe.show(10, truncate = false)
	}
	
	/**
	 * 将数据保存至MySQL表中，采用replace方式，当主键存在时，更新数据；不存在时，插入数据
	 * @param dataframe 数据集
	 * @param sql 插入数据SQL语句
	 * @param accept 函数，如何设置Row中每列数据到SQL语句中占位符值
	 */
	def upsertToMySQL(dataframe: DataFrame, sql: String,
	                  accept: (PreparedStatement, Row) => Unit): Unit = {
		// 降低分区数目，对每个分区进行操作
		dataframe.coalesce(1).foreachPartition{iter =>
			// step1. 加载驱动类
			Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
			
			// 声明变量
			var conn: Connection = null
			var pstmt: PreparedStatement = null
			
			try{
				// step2. 创建连接
				conn = DriverManager.getConnection(
					"jdbc:mysql://120.26.162.238:33306/?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true",
					"root",
					"123456"
				)
				pstmt = conn.prepareStatement(sql)
				
				// step3. 插入数据
				iter.foreach{row =>
					// 设置SQL语句中占位符的值
					accept(pstmt, row)
					// 加入批次中
					pstmt.addBatch()
				}
				
				// 批量执行批次
				pstmt.executeBatch()
			}catch {
				case e: Exception => e.printStackTrace()
			}finally {
				// step4. 关闭连接
				if(null != pstmt) pstmt.close()
				if(null != conn) conn.close()
			}
		}
	}
	
}