saveAsTextFiles（ ""）
结果写入到のMySQL
サービスが開始MYSQL
MySQLの-uのHadoop -p
使用スパーク
テーブルWORDCOUNT（ワードCHAR（20）、カウントINT（4））を作成します。
＃しているが、MySQLの接続モジュールPyMySQL Pythonのインストール
はsudo apt-getの更新
のpython3にsudoをインストールAPT-GET-PIP
PIP3 -Vに
はsudo PIP3インストールPyMySQLを
そして、ブログの記事にも同じことが保存されて追加することです
！ます。＃/ usr / bin / envをのpython3
From__future__importのprint_function
インポートSYS
pysparkインポートSparkContextから
pyspark.streamingインポートStreamingContextのから
：if__name __ == "メイン"
！IF LEN（sys.argvの）=を。3：
印刷（ "用法：<。ホスト名、ポート> NetworkWordCountStateful.py"、ファイル= sys.stderror）
終了（-1）
SC = SparkContext（appNameは= "PythonStreamingStatefulNetworkWordCount"）
SSC = StreamingContext（SC ,. 1）
ssc.checkpoint （ "ファイル：/// USR /ローカル/スパーク/ MyCode /ストリーミング/ステートフル/"）
initialRDD sc.parallelize =（[（u'hello '、1）、（u'world' ,. 1）]）＃初期RDD 、Uは、Unicodeエンコーディングであります
#ncエンドを介して送信される（Hadoopの、1）（Hadoopの、 1）（スパーク、1）（スパーク、1） 最初にupdateStateByKeyに、（Hadoopの、（1,1））（スパーク、（1,1）） 及び（1,1）の最初の処理もlast_sum渡され、updateFuncを広げる
：DEF updateFunc（new_values、last_sum）
リターンSUM（new_values）+（0又はlast_sum）
FUNC DEF（RDD）：
repartitionedRDD = rdd.repartition（3）＃は、オープンデータベース接続の多くはありません
repartitionedRDD.foreachPartition（dbfuncを）
DEF dbfunc（レコード）：
DB = pymysql.connect（「ローカルホスト」、「Hadoopの」、「Hadoopの」、「スパーク」）
カーソル= db.cursor（）＃指针
DEFdoinsert§：
WORDCOUNTにSQL =「インサート（ワード、カウント）の値（ '％s'は、 '％s'の）」％（STR（P [0]）、STR（P [1]））
してみてください：
cursor.execute（SQL）
db.commit（）
：除く
デシベルを。ロールバック（）
レコード内の項目について：
doinsert（アイテム）
行= ssc.socketTextStream（sys.argvの[1]、INT（sys.argvの[2]））＃socketTextStream（「ローカルホスト」、9999）
running_counts = lines.flatMap（ラムダ行：line.split（」「））。地図（ラムダX：（X、1））。updateStateByKey（updateFunc、initialRDD = initialRDD）
running_counts.pprint（）
running_counts.foreachRDD（FUNC）
ssc.start（）
ssc.awaitTermination（）
