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Apache Spark SQL读写Cassandra TTL

Apache Spark SQL是一个用于处理大规模数据的分布式计算引擎，它提供了一个高级的SQL接口，可以用于读写各种数据源，包括Cassandra数据库。Cassandra是一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库，具有高性能、高可用性和强大的横向扩展能力。

在Apache Spark中，可以使用Spark SQL模块来读取和写入Cassandra数据库中的数据。Spark SQL提供了一个Cassandra连接器，可以通过连接器将Spark与Cassandra集成起来。通过Spark SQL读写Cassandra，可以充分利用Spark的分布式计算能力和Cassandra的高性能存储能力，实现高效的数据处理和分析。

读取Cassandra数据：要读取Cassandra中的数据，首先需要创建一个SparkSession对象，然后使用该对象的read方法来读取数据。可以通过指定Cassandra连接选项、表名和查询条件来读取特定的数据。读取的结果将作为一个DataFrame返回，可以进一步进行数据处理和分析。

示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Cassandra Read")
  .config("spark.cassandra.connection.host", "cassandra_host")
  .config("spark.cassandra.auth.username", "cassandra_username")
  .config("spark.cassandra.auth.password", "cassandra_password")
  .getOrCreate()

val df = spark.read
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map("table" -> "table_name", "keyspace" -> "keyspace_name"))
  .load()

df.show()

写入Cassandra数据：要将数据写入Cassandra，可以使用DataFrame的write方法。可以通过指定Cassandra连接选项、表名和写入模式来将DataFrame中的数据写入到Cassandra中。

示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Cassandra Write")
  .config("spark.cassandra.connection.host", "cassandra_host")
  .config("spark.cassandra.auth.username", "cassandra_username")
  .config("spark.cassandra.auth.password", "cassandra_password")
  .getOrCreate()

val df = spark.createDataFrame(Seq(("1", "data1"), ("2", "data2")))
  .toDF("id", "data")

df.write
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .options(Map("table" -> "table_name", "keyspace" -> "keyspace_name"))
  .mode("append")
  .save()

在使用Spark SQL读写Cassandra时，可以使用Cassandra的Time To Live (TTL)功能来设置数据的过期时间。TTL是一个以秒为单位的整数值，用于指定数据在Cassandra中的存储时间。一旦数据过期，Cassandra将自动删除它们，从而节省存储空间。

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