如何使用spark sql访问数据

f(isset($_POST['submit'])&&$_POST['submit']=='提交'){

3 //判断是否是提交过来的

4 $intext = $_POST['intext']

5 if($intext!=null||$intext!=''){

6 $link = mysql_connect("localhost", "root", "123456")

7 //数据库配置信息 第一个参数数据库位置第二个是用户名第三个是密码

8 mysql_select_db("szn_test")

9 //设置要使用的数据库

10 $sql = "select * from demo where res = '".$intext."'"

在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。你也可以使用 Spark 的缓存功能来缓存整个 MySQL 查询结果表。

思路很简单：Spark 可以通过 JDBC 读取 MySQL 上的数据，也可以执行 SQL 查询，因此我们可以直接连接到 MySQL 并执行查询。那么为什么速度会快呢？对一些需要运行很长时间的查询（如报表或者BI），由于 Spark 是一个大规模并行系统，因此查询会非常的快。MySQL 只能为每一个查询分配一个 CPU 核来处理，而 Spark 可以使用所有集群节点的所有核。在下面的例子中，我们会在 Spark 中执行 MySQL 查询，这个查询速度比直接在 MySQL 上执行速度要快 5 到 10 倍。

另外，Spark 可以增加“集群”级别的并行机制，在使用 MySQL 复制或者 Percona XtraDB Cluster 的情况下，Spark 可以把查询变成一组更小的查询（有点像使用了分区表时可以在每个分区都执行一个查询），然后在多个 Percona XtraDB Cluster 节点的多个从服务器上并行的执行这些小查询。最后它会使用 map/reduce 方式将每个节点返回的结果聚合在一起行程完整的结果。

这篇文章跟我之前文章 “Airlines On-Time Performance” 所使用的数据库是相同的。瓦迪姆创建了一些脚本可以方便的下载这些数据并上传到 MySQL 数据库。脚本的下载地址请看 这里。同时我们这次使用的是 2016年7月26日发布的Apache Spark 2.0。

使用MySQL数据库，有一个容易出现的问题——Too many connections。连接数超过。

我们知道，由于SUPER权限有很多特权，因此不会把这个权限给予应用的账号。但是，当应用异常或者数据库异常，达到最大连接数的时候，用管理账号登录，有时候仍然会报Too many connections。此时，如果应用不能及时处理，数据库这边就很难办了。

所以，当应用异常并且频繁尝试建立连接的时候，常能占据那第max_connections+1个连接。super账号由于拿不到线程，因此也是Too many connections了。

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