当尝试持久化到Apache Spark中的数据库时，RDD不起作用

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首先，RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的核心数据结构，它代表了分布式的不可变数据集合。RDD提供了高度可靠的容错性和并行计算能力，但并不适合直接持久化到数据库中。

如果想要将数据持久化到数据库中，可以考虑使用Spark的DataFrame和Dataset API。DataFrame和Dataset是在RDD的基础上引入的更高级的抽象，它们提供了更丰富的数据操作和查询功能，并且可以与各种数据源进行交互，包括关系型数据库。

在Spark中，可以使用Spark SQL模块来操作DataFrame和Dataset。Spark SQL提供了一套用于结构化数据处理的API，可以通过SQL语句或者DataFrame的API进行数据的读取、转换和写入。

要将数据持久化到数据库中，可以使用Spark SQL的写入功能。具体步骤如下：

首先，需要创建一个DataFrame或者Dataset，包含要写入数据库的数据。
然后，使用DataFrame或者Dataset的write方法，指定数据库连接信息和写入模式。
最后，调用write方法的save或者jdbc方法，将数据写入数据库。

以下是一个示例代码，将DataFrame中的数据写入到MySQL数据库中：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write to Database")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()

val data = Seq(("John", 25), ("Jane", 30), ("Bob", 35))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")

df.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost/mydatabase")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", "myuser")
  .option("password", "mypassword")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

在上述代码中，我们使用了MySQL数据库作为示例，通过指定数据库连接信息和写入模式，将DataFrame中的数据写入到名为"mytable"的表中。

对于持久化到数据库的应用场景，可以包括数据仓库、数据分析、数据挖掘等。通过将数据存储在数据库中，可以方便地进行后续的查询和分析操作。

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