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### 使用 Spark RDD 读取 CSV 文件并写入 MySQL 的实现方法

#### 1. 环境准备
在使用 Spark 读取 CSV 文件并写入 MySQL 数据库之前，需要确保以下环境已配置完成：
- 添加 Maven 依赖项以支持 JDBC 连接。
- 配置 MySQL 数据库连接参数，包括 URL、用户名和密码。

示例 `pom.xml` 中的依赖项：
```xml
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.30</version>
</dependency>
```

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#### 2. 读取 CSV 文件
使用 Spark RDD 读取 CSV 文件时，可以通过 `textFile` 方法加载文件内容，并将其解析为结构化的数据。以下是具体步骤：

##### （1）加载 CSV 文件
通过 `sc.textFile` 方法加载 CSV 文件的内容。每行数据将以字符串的形式存在 RDD 中。

示例代码：
```scala
val csvRDD = sc.textFile("path/to/csvfile.csv")
```

##### （2）解析 CSV 行
由于 CSV 文件通常是以逗号分隔的多列数据，因此需要对每一行进行分割处理。可以使用 `split` 方法将字符串拆分为数组，并进一步映射为元组或自定义对象。

示例代码：
```scala
case class Record(col1: String, col2: String, col3: String)

val parsedRDD = csvRDD.map(line => {
    val columns = line.split(",")
    Record(columns(0), columns(1), columns(2))
})
```

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#### 3. 写入 MySQL 数据库
将解析后的 RDD 数据写入 MySQL 数据库时，需借助 JDBC 接口完成操作。以下是具体的实现步骤：

##### （1）建立数据库连接属性
设置 MySQL 数据库的连接参数，包括 URL、用户名和密码。

示例代码：
```scala
import java.util.Properties

val mysqlUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"
val props = new Properties()
props.setProperty("user", "root")
props.setProperty("password", "password")
```

##### （2）将 RDD 转换为 DataFrame
为了更方便地与 MySQL 数据库交互，建议先将 RDD 转换为 DataFrame。这一步可通过隐式转换完成。

示例代码：
```scala
import spark.implicits._

val df = parsedRDD.map(record => (record.col1, record.col2, record.col3)).toDF("col1", "col2", "col3")
```

##### （3）写入数据到 MySQL
使用 DataFrame 的 `write.jdbc` 方法将数据写入指定的 MySQL 表中。

示例代码：
```scala
df.write.mode("append").jdbc(mysqlUrl, "table_name", props)
```

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#### 4. 完整代码示例
以下是完整的代码示例，展示了如何从 CSV 文件读取数据并写入 MySQL 数据库。

```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SaveMode}
import java.util.Properties

object CsvToMysqlExample {
  case class Record(col1: String, col2: String, col3: String)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 初始化 Spark Context
    val conf = new SparkConf().setAppName("CsvToMysql").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    import sqlContext.implicits._

    // 读取 CSV 文件
    val csvRDD = sc.textFile("path/to/csvfile.csv")

    // 解析 CSV 数据
    val parsedRDD = csvRDD.map(line => {
      val columns = line.split(",")
      Record(columns(0), columns(1), columns(2))
    })

    // 将 RDD 转换为 DataFrame
    val df = parsedRDD.toDF("col1", "col2", "col3")

    // 设置 MySQL 数据库连接参数
    val mysqlUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"
    val props = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "password")

    // 写入数据到 MySQL
    df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(mysqlUrl, "table_name", props)

    // 关闭 Spark Context
    sc.stop()
  }
}
```

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### 总结
上述流程涵盖了从 CSV 文件读取数据并写入 MySQL 数据库的主要步骤：
1. **加载 CSV 文件**：通过 `textFile` 方法获取原始数据。
2. **解析 CSV 数据**：使用 `split` 和 `map` 方法将数据转换为结构化格式。
3. **转换为 DataFrame**：利用隐式转换功能将 RDD 映射为 DataFrame。
4. **写入 MySQL 数据库**：调用 `write.jdbc` 方法完成数据存储。

此方案充分利用了 Spark 的分布式计算能力和 JDBC 支持，适用于大规模数据场景下的 ETL 处理任务。

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