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SpringBoot与ApacheSpark、MyBatis实战整合

网友: 技术文档 2025-07-26 20:06:04

基于Spring Boot和Apache Spark开发的实例

以下是基于Spring Boot和Apache Spark整合开发的实用示例分类及关键点，涵盖数据处理、机器学习、实时分析等场景。每个示例均提供核心思路和代码片段（Markdown格式）。

数据处理与ETL

示例1：CSV文件读取与处理

SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName(\"CSVProcessor\") .master(\"local[*]\") .getOrCreate();Dataset df = spark.read() .option(\"header\", true) .csv(\"input.csv\");df.show();

示例2：JSON数据解析

Dataset jsonDF = spark.read().json(\"data.json\");jsonDF.select(\"name\", \"age\").filter(\"age > 30\").show();

示例3：数据库连接（JDBC）

Properties props = new Properties();props.put(\"user\", \"root\");props.put(\"password\", \"password\");Dataset dbData = spark.read() .jdbc(\"jdbc:mysql://localhost:3306/test\", \"employees\", props);

机器学习

示例4：线性回归模型训练

LinearRegression lr = new LinearRegression() .setMaxIter(10) .setRegParam(0.3);LinearRegressionModel model = lr.fit(trainingData);

示例5：K-Means聚类

KMeans kmeans = new KMeans().setK(3);KMeansModel clusters = kmeans.fit(featureData);

实时流处理

示例6：Socket流单词计数

StreamingContext ssc = new StreamingContext(spark.sparkContext(), Durations.seconds(1));JavaReceiverInputDStream lines = ssc.socketTextStream(\"localhost\", 9999);lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(\" \")).iterator()) .mapToPair(word -> new Tuple2(word, 1)) .reduceByKey((a, b) -> a + b) .print();ssc.start();

示例7：Kafka集成

Map kafkaParams = new HashMap();kafkaParams.put(\"bootstrap.servers\", \"localhost:9092\");Dataset kafkaDF = spark.readStream() .format(\"kafka\") .options(kafkaParams) .load();

图计算

示例8：PageRank算法实现

Graph graph = GraphLoader.edgeListFile(spark.sparkContext(), \"edges.txt\");Graph ranks = graph.pageRank(0.0001);

性能优化

示例9：RDD缓存策略

JavaRDD cachedRDD = spark.sparkContext() .textFile(\"large.txt\") .cache();

示例10：并行度调整

spark.conf().set(\"spark.default.parallelism\", \"100\");

部署与调度

示例11：YARN集群提交

spark-submit --class MainApp --master yarn --deploy-mode cluster app.jar

示例12：Airflow调度Spark作业

SparkSubmitOperator( task_id=\"spark_job\", application=\"/path/to/app.jar\", conn_id=\"spark_default\")

其他实用场景

示例13：日志分析（正则匹配）

Dataset logs = spark.read().text(\"server.log\");Dataset errors = logs.filter(col(\"value\").rlike(\"ERROR\"));

示例14：HDFS文件操作

Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(\"hdfs://namenode:8020\"), conf);

完整实现可参考以下资源：

  • GitHub仓库：https://github.com/spring-projects/spring-data-examples
  • Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/
  • Spring Boot集成指南：https://spring.io/projects/spring-boot

注意：实际运行需确保Spark环境配置正确，依赖项如spark-core、spark-sql已添加到项目的pom.xml或build.gradle中。

SpringBoot是Java应用框架

SpringBoot是一个开源的Java应用框架，由Pivotal团队提供，旨在简化Spring应用的创建和开发过程。SpringBoot通过提供默认配置来减少开发者的配置工作量，使得开发者可以快速启动和运行Spring应用。SpringBoot的主要特点是能够创建独立的、生产级别的基于Spring框架的应用，同时提供了大量的自动配置、启动器和命令行界面，以提高开发者的开发效率和体验。

SpringBoot项目的目录结构

在SpringBoot项目中，通常会有以下几个主要的目录结构：

  • src/main/java：存放Java源代码文件，包括控制器（Controllers）、服务（Services）、数据访问对象（DAOs）、实体（Entities）等。

  • src/main/resources：存放资源文件，如静态资源（static）、模板文件（templates）和配置文件（application.properties或application.yml）。

  • src/test/java：存放测试代码，用于单元测试和集成测试。

关键目录和文件

  • controller：存放控制器类，如UserController.java，负责处理外部请求并调用服务层。<

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