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公司之前做数据处理的场景，基本上一台机器可以解决，是通过一些脚本把要处理的数据文件放在机器的某个路径下，然后用 python 程序去做业务逻辑，比如去关联 mysql 中的规则进行匹配，然后更新界面使用的 mongodb 、es 这类存储系统，不只是增量的更新，是有业务逻辑的，比如把 monogdb 数据查询出来，然后对比，更新，记录之类的。
最近项目数据量比较巨大，我想知道这套代码可以用 hdfs+spark 平替吗，用 spark 来写 python 这种业务逻辑，会不会有啥问题呢。。。会有这个疑问的原因是因为，之前用 spark 就是来操作 hive ，或者 hdfs 数据的，然后直接增量覆盖到 hive 或者 es ，没有复杂的和数据库交互太多的业务逻辑，spark 是分布式计算，会不会有啥事务安全问题啥的。。。有点想不明白。
最近项目数据量比较巨大，我想知道这套代码可以用 hdfs+spark 平替吗，用 spark 来写 python 这种业务逻辑，会不会有啥问题呢。。。会有这个疑问的原因是因为，之前用 spark 就是来操作 hive ，或者 hdfs 数据的，然后直接增量覆盖到 hive 或者 es ，没有复杂的和数据库交互太多的业务逻辑，spark 是分布式计算，会不会有啥事务安全问题啥的。。。有点想不明白。
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leonme 2023-07-20 20:19:45 +08:00 via iPhone
spark 也不好直接和 MySQL 交互，事务可以通过 RPC 内的方法自行控制
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lbbff 2023-07-21 18:31:10 +08:00 via Android
可以，但是没必要。spark 你可以拿来当做分布式的基座，但是并不提供事务类的算子，还是得自己写
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dtgxx OP @lbbff #3 因为数据量特别大，用之前的方法估计要部署 30 几台机器，每个机器部署很多进程去并发处理，这样维护起来感觉比较吃力，所以想用 spark 来解决； 您的意思是用 spark 来写代码，这样就天然可以用 spark yarn 来管理资源，并且分布式执行了， 然后实际的逻辑代码在 spark 的代码厘米自己实现就可以？ 我其实就是这么想的，只是不知道业内有没有这么搞的，不知道会出啥问题。😂
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