案例二中已经详细的通过图和介绍详细的说明了在Spark集群中根据ip地址计算归属地并将结果保存到mysql数据库中的运行流程，下面就来做具体的实现

现在的环境就如案例二中说的一样，ip地址规则是保存在Driver端的机器磁盘中，而日志文件是保存在hdfs中，所以现在需要首先在Driver端拿到ip地址规则，然后通过广播变量使Executor端能够拿到ip地址规则，然后取出hdfs中的日志文件，将日志文件进行切分整理，与ip地址规则进行匹配，最后将结果存储到mysql数据库中

1.具体代码实现

package cn.ysjh0014

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

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object IpLocation1 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("IpLoaction1").setMaster("local[4]")

    val sc = new SparkContext(conf)

    //在Driver端获取到全部的IP规则数据（全部的IP规则数据跟Driver在同一台机器上）
    val rules: Array[(Long, Long, String)] = TestIp.readRules(args(0))

    //将Drive端的数据广播到Executor中,调用sc上的广播方法,广播变量的引用（还在Driver端）
    val broadcastRef: Broadcast[Array[(Long, Long, String)]] = sc.broadcast(rules)

    //创建RDD，读取访问日志
    val accessLines: RDD[String] = sc.textFile(args(1))

    //这个函数是在哪一端定义的？（Driver）
    val func = (line: String) => {
      val fields = line.split("[|]") //根据|进行切分
      val ip = fields(1) //取出切分后文件中的ip
      //将ip转换成十进制
      val ipNum = TestIp.ip2Long(ip)
      //进行二分法查找，通过Driver端的引用或取到Executor中的广播变量
      //（该函数中的代码是在Executor中别调用执行的，通过广播变量的引用，就可以拿到当前Executor中的广播的规则了）
      val rulesInExecutor: Array[(Long, Long, String)] = broadcastRef.value
      //查找
      var province = "未知"
      val index = TestIp.binarySearch(rulesInExecutor, ipNum)
      if (index != -1) {
        province = rulesInExecutor(index)._3
      }
      (province, 1)
    }

    //整理数据
    val proviceAndOne: RDD[(String, Int)] = accessLines.map(func)

    //聚合
    val reduced: RDD[(String, Int)] = proviceAndOne.reduceByKey(_ + _)


    def data2MySQL(it: Iterator[(String, Int)]): Unit = {
      //一个迭代器代表一个分区，分区中有多条数据
      //先获得一个JDBC连接
      val conn: Connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?characterEncoding=UTF-8", "root", "root")
      //将数据通过Connection写入到数据库
      val pstm: PreparedStatement = conn.prepareStatement("INSERT INTO access_log VALUES (?, ?)")
      //将分区中的数据一条一条写入到MySQL中
      it.foreach(tp => {
        pstm.setString(1, tp._1)
        pstm.setInt(2, tp._2)
        pstm.executeUpdate()
      })
      //将分区中的数据全部写完之后，在关闭连接
      if (pstm != null) {
        pstm.close()
      }
      if (conn != null) {
        conn.close()
      }
    }

    reduced.foreachPartition(it => data2MySQL(it))


    //将结果打印
    //    val r = reduced.collect()

    //    reduced.saveAsTextFile(args(2))
    //    println(r.toBuffer)

    sc.stop()


  }
}

2.在mysql数据库中创建bigdata数据库，然后创建access_log表，在表中添加两个字段

3.运行结果：

spark对接ldap_mysql

 

注意：        代码在运行的时候如果报连接数据库错误的话，要不就是数据库配置写错了(用户名，密码等)，要不就是没有导入mysql驱动包，可以在pom文件中加入以下依赖：

<dependency>
      <groupId>mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
      <version>5.1.46</version>
</dependency>

这里的mysql驱动包的版本不能低，我的windows下的mysql是8.0.12的，之前我添加的依赖版本是5.1.38的就一直报错连接不上数据库，很坑。。。。。。。