下面是一个简单的Scala Spark程序示例，从 AFS 中读取 log 文件，按照制表符 \t 进行切分，并将结果批量写入 MySQL 表中。
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
object LogProcessing {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("LogProcessing")
.getOrCreate()
// 读取 log 文件
val logs = spark.read.textFile("afs://path/to/logfile.log")
// 切分每一行并转换为 DataFrame
import spark.implicits._
val data = logs.map(line => {
val fields = line.split("\t")
(fields(0), fields(1))
}).toDF("user_id", "question_id")
// 将数据写入 MySQL 表
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "username")
connectionProperties.put("password", "password")
data.write.mode("append").jdbc(jdbcUrl, "table_name", connectionProperties)
// 停止 SparkSession
spark.stop()
}
}
在上述代码中，请替换以下内容以适应您的环境：
afs://path/to/logfile.log：将其替换为实际的 AFS 路径和文件名。jdbc:mysql://localhost:3306/database_name：将其替换为实际的 MySQL 数据库连接 URL。"username"和"password"：将其替换为实际的 MySQL 数据库用户名和密码。"table_name"：将其替换为实际的 MySQL 表名。
此示例假定您已正确配置了 Spark 和相关依赖项，并且已经设置了适当的访问权限以读取 AFS 文件和写入 MySQL 数据库。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
