spark批量insertinto（spark批量写入mysql）-兴科数码

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首先在Spark应用程序中使用DataFrameAPI或SparkSQL对数据进行处理。其次使用DataFrame的write方法或SparkSQL的INSERTINTO语句将处理后的数据写入数据库。然后使用的数据库系统，需要进行适当的配置。

一般情况下，Spark SQL在进行WhereIn子查询时，如果使用默认情况下的配置参数，则可能会由于网络抖动或数据倾斜等问题导致查询出错。解决该问题的方法有两种：采用批量处理的方式。

使用Spark处理日志文件的优点在于，可以利用Spark的分布式计算能力，对大量的日志文件进行快速的处理。例如，可以使用Spark的MapReduce算法快速统计日志文件中各种类型的记录数量，或者使用Spark SQL快速查询日志文件中的特定信息。

弥补关系数据库在大数据时代的不足：随着数据量的增长，传统的关系数据库在处理大数据时遇到了性能瓶颈，SparkSQL作为一种基于Spark的大数据处理工具，能够高效地处理大规模数据，弥补了关系数据库的不足。

redis多key：value，zookeeper目录数结构的key：value都不直观，通常也需要另外实现外部存储和redis和zookeeper的数据做关系，例如sql。sparksql的支持较晚，初期streaming无法使用sparksql而是应用jdbc，导致延用惯性。

是的。flinksql可以通过create语句控制字段个数和顺序，决定后面insertinto的select语句中的字段顺序受影响，所以insertinto的select只能跟create定义的顺序一样，不能改别名。

在SQL中，使用GROUP BY 分组，SELECT 查询中的列必须在GROUP BY 中出现，不然会报错但，GROUP BY 后面的列，不一定要在前面查询中出现。INNER JOIN 可以和GROUP BY 一起使用。

其中字段定义时还可以声明表主键，声明语法为PARIMARY KEY(myColumn1，...) NOT ENFORCED，这里的not enforced表示flinksql不会对主键做强制的唯一性约束、非空约束，而且目前flinksql中只支持这种类型的主键。

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