写一个scala的spark程序，从afs读取log文件，并将log文件每一行都按照\t切分(按顺序分别为user_id和quesion_id)，批量写入mysql表的字段（user_id和quesion

以下是一个简单的Scala Spark程序，用于从AFS读取日志文件，并将每一行按照制表符分隔（user_id和question_id），然后批量写入MySQL表的相应字段。

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import java.sql.{Connection, DriverManager}

object LogProcessingApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Log Processing App")
      .getOrCreate()

    // 从AFS读取log文件
    val logData = spark.read.textFile("afs://path/to/logfile.log")

    // 将log文件每一行按制表符切分，并转化为Row对象
    val rows = logData.rdd.map(line => {
      val fields = line.split("\t")
      Row(fields(0), fields(1))
    })

    // 创建DataFrame
    val schema = List("user_id", "question_id")
    val df = spark.createDataFrame(rows, schema)

    // 将数据写入MySQL表中
    df.write.mode("append").format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/db_name")
      .option("dbtable", "table_name")
      .option("user", "username")
      .option("password", "password")
      .save()

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

请根据实际情况修改afs://path/to/logfile.log为你的AFS路径，以及替换MySQL相关信息（URL、数据库名、用户名和密码）和目标表名。

注意：在运行该程序之前，请确保你已经正确配置了Spark和MySQL的环境。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问