大数据面试之路 (三) mysql

技术选型通常也是被问道的问题， 一方面考察候选人对技术掌握程度，另一方面考察对项目的理解，以及项目总结能力。介绍项目是从数据链路介绍，是一个很好来的方式，会让人觉得思路清晰，项目理解透彻。

将Spark SQL加工后的数据存入MySQL通常基于以下几个关键原因：

1. 数据应用场景适配

• OLTP与OLAP分工：Spark SQL擅长处理大数据量的OLAP（分析型）任务，而MySQL作为OLTP（事务型）数据库，适合存储需要高频访问的事务数据。加工后的汇总数据（如报表、聚合结果）存入MySQL后，可支撑前端应用实时查询。

• 交互式查询需求：Web应用、BI工具等通常直接连接MySQL，利用其低延迟特性快速响应查询，而Spark更适合离线批处理。

2. 系统架构优化

• 分层处理架构：

  • 计算层（Spark）：处理分布式计算、复杂ETL、机器学习等重计算任务。

  • 存储层（MySQL）：存储轻量级结果数据，提供高并发读/写服务，如用户画像、实时仪表盘。

• 资源隔离：避免Spark直接响应前端请求，降低集群压力，提升系统稳定性。

3. 数据规模与性能平衡

• 数据体积缩减：Spark处理后的数据常为聚合结果（如日统计表），体积大幅减小，适合MySQL存储。

• 索引优化查询：MySQL可通过索引优化查询效率，对于主键查询或范围查询，速度可能优于Spark的分布式扫描。

4. 生态兼容性

• 工具链支持：多数业务系统（如CRM、ERP）天然支持MySQL，便于直接集成，无需额外开发数据接口。

• SQL标准兼容：应用层可使用标准SQL访问数据，降低开发复杂度。

5. 事务与一致性保障

• ACID特性：对于需要事务支持的结果数据（如用户账户余额），MySQL确保写入原子性和一致性，避免部分更新问题。

注意事项

• 数据量评估：若加工后数据仍较大（如千万级），需考虑分表或改用分布式数据库（如TiDB）。

• 写入优化：使用batch插入、连接池管理，避免单条提交导致MySQL性能瓶颈。

• 实时性需求：如需秒级延迟，可结合Kafka+流处理（如Flink）实时写入；Spark更适合分钟级以上的批处理。

示例场景

• 用户行为分析：Spark分析原始日志生成每日用户活跃报表，存入MySQL供运营实时查看。

• 推荐系统：Spark训练模型生成的用户推荐列表，写入MySQL供API实时读取。

通过以上策略，Spark与MySQL协同工作，兼顾数据处理效率与数据服务的实时性，构建高效的大数据架构。