spark实时处理并传输到mysql数据库时，显示流处理已启动，卡住很久不动然后报错是什么原因

Question

spark实时处理并传输到mysql数据库时，显示流处理已启动，卡住很久不动然后报错是什么原因？
我们的流程是爬取股票数据，3s刷新，然后传输到kafka里面，接着spark实时处理并存储到mysql里面，mysql库和表我已经创建好了，最后可视化处理。spark实时处理和存储mysql出问题，报错为broker的问题

Answer 1

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解答

Spark实时处理并传输到 MySQL 数据库时，卡住很久不动然后报错可能是由于以下原因：

1. 网络连接问题：Spark 和 MySQL 之间的网络连接可能出现问题，导致卡住不动。可以尝试检查网络连接是否正常，或者使用 spark.sql.shuffle.partitions 参数来调整分区数量，以减少网络传输的压力。
2. 数据量太大：如果数据量太大，Spark 可能会卡住不动，无法继续处理。可以尝试使用 spark.sql.shuffle.partitions 参数来调整分区数量，以减少数据量。
3. MySQL 数据库连接问题：MySQL 数据库连接可能出现问题，导致 Spark 无法继续处理。可以尝试检查 MySQL 数据库连接是否正常，或者使用 spark.jars 参数来指定 MySQL 驱动程序的路径。
4. Spark 配置问题：Spark 配置可能出现问题，导致卡住不动。可以尝试检查 Spark 配置文件（spark-defaults.conf）中的参数是否正确。
5. Kafka topic 问题：Kafka topic 可能出现问题，导致 Spark 无法继续处理。可以尝试检查 Kafka topic 是否存在，或者使用 kafka-console-consumer 命令来消费 topic。

以下是一个简单的示例代码，用于 Spark 实时处理并传输到 MySQL 数据库：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

object SparkRealtimeProcessing {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder.appName("Spark Realtime Processing").getOrCreate()

    // 读取 Kafka topic
    val kafkaDF = spark.read.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092").option("subscribe", "stock_data").load()

    // 处理数据
    val processedDF = kafkaDF.selectExpr("CAST(value AS STRING)").selectExpr("split(value, ',')[0] AS stock_code", "split(value, ',')[1] AS stock_price")

    // 传输到 MySQL 数据库
    processedDF.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/stock_data").option("dbtable", "stock_data").option("user", "root").option("password", "password").save()

    spark.stop()
  }
}

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况可能需要根据具体情况进行调整。