MySQL Spark SQL与MySQL SaveMode.Overwrite不插入修改后的数据的问题

在本文中，我们将介绍MySQL Spark SQL与MySQL SaveMode.Overwrite不插入修改后的数据的问题。MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，而Spark SQL是Apache Spark中的一种数据处理引擎。

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MySQL Spark SQL和MySQL SaveMode.Overwrite

在使用Spark SQL读取MySQL数据库时，我们可以使用jdbc()函数来将MySQL作为数据源。在读取数据后，我们通常会对数据进行处理和转换，并且有时需要将处理后的数据写回到MySQL数据库中。

Spark提供了不同的保存模式（SaveMode）来指定数据写入行为。其中SaveMode.Overwrite是一种常用的模式，它会先清空目标表中的数据，然后将新的数据插入表中。

然而，存在一个问题是当我们将处理后的数据写回MySQL数据库时，即使数据发生了变化，SaveMode.Overwrite仍然会失败，不会插入新的数据。

SaveMode.Overwrite不插入修改后的数据的原因

这个问题的根本原因是MySQL的事务隔离级别和Spark SQL对数据的操作方式之间的不匹配。

默认情况下，MySQL的事务隔离级别是可重复读（REPEATABLE READ）。这意味着在一个事务内，MySQL会在读取数据时将快照保存在内存中，而不管其他事务是否对相同的数据做了修改。因此，当Spark将修改后的数据写回MySQL时，MySQL会认为数据在事务开始时就已经存在，并且不会执行插入操作。

而Spark SQL的处理方式是通过JDBC连接向MySQL发送多个SQL语句来操作数据，并且在提交事务之前保持连接处于自动提交模式。这导致MySQL对Spark SQL的每个SQL语句都被视为一个独立的事务，无法感知到Spark SQL事务的开始和结束。因此，MySQL无法正确处理Spark SQL写回的数据。

解决方案：调整事务隔离级别和提交方式

为了解决SaveMode.Overwrite不插入修改后的数据的问题，我们可以采取以下两种方法。

方法一：调整MySQL的事务隔离级别

将MySQL的事务隔离级别调整为读提交（READ COMMITTED），可以使得MySQL能够在每次读取数据时都重新从磁盘中读取最新的数据。这样，MySQL可以正确识别Spark SQL写回的数据，并将其插入到表中。

要将MySQL的事务隔离级别调整为读提交，可以执行以下SQL语句：

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

但是请注意，这种调整可能会对并发性能和数据一致性产生一定的影响。

方法二：调整Spark SQL的提交方式

默认情况下，Spark SQL使用自动提交模式将每个SQL语句作为一个独立的事务提交给MySQL。为了确保Spark SQL的写操作能够成为一个完整的事务，我们可以将提交方式调整为手动提交。

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "myuser")
connectionProperties.put("password", "mypassword")
val df = spark.read.jdbc(url, "mytable", connectionProperties)

// 做一些数据处理和转换...

df.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .jdbc(url, "mytable", connectionProperties)

通过将提交方式调整为手动提交，Spark SQL将把所有写入操作放在一个事务中，并在操作结束时手动提交事务。这样，MySQL能够正确处理Spark SQL写回的数据，并将其插入到表中。

请注意，在使用手动提交模式时，我们需要手动调用.beginTransaction()开始事务，.commit()提交事务，以及.rollback()回滚事务。下面是一个示例代码：

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "myuser")
connectionProperties.put("password", "mypassword")
val df = spark.read.jdbc(url, "mytable", connectionProperties)

// 做一些数据处理和转换...

val conn = DriverManager.getConnection(url, connectionProperties)
try {
  conn.setAutoCommit(false) // 设置为手动提交模式
  // 执行写操作
  df.write
    .format("jdbc")
    .option("url", url)
    .option("dbtable", "mytable")
    .option("user", "myuser")
    .option("password", "mypassword")
    .mode(SaveMode.Overwrite)
    .save()
  conn.commit() // 提交事务
} catch {
  case e: Exception =>
    conn.rollback() // 回滚事务
    println("Transaction rolled back: " + e.getMessage)
} finally {
  conn.close() // 关闭连接
}

通过手动提交事务，Spark SQL能够以一个完整的事务方式将数据写回MySQL数据库中，确保数据能够正确插入。

总结

在使用MySQL Spark SQL时，SaveMode.Overwrite不插入修改后的数据的问题是由MySQL的事务隔离级别和Spark SQL的操作方式不匹配导致的。为了解决这个问题，我们可以调整MySQL的事务隔离级别为读提交，或者调整Spark SQL的提交方式为手动提交。通过这两种方法，我们能够确保数据能够正确写回到MySQL数据库中。

但是需要注意，调整事务隔离级别和提交方式可能会对并发性能和数据一致性产生一定的影响。因此，在使用这些解决方案时，需要根据实际情况进行权衡和测试，并确保系统的并发性能和数据一致性得到合理的保证。