背景
　　Spark在对目标数据进行计算后，RDD格式的数据一般都会存在HDFS，Hive，HBase中，另一方面，对于非RDD格式的数据，可能会存放在像Mysql中这种传统的RDMS中.
　　但是写入过程中经常出现各种各样的问题， stackoverflow上有很多帖子:
　　Error writing spark dataframe to mysql table JDBC batch insert performance
　　还有些其他的贴
　　- Using Apache Spark and MySQL for Data Analysis
　　- spark 1.3.0 将dataframe数据写入Hive分区表
　　- Spark读取数据库(Mysql)的四种方式详解
　　- 完整java开发中JDBC连接数据库代码和步骤
　　- Spark踩坑记——数据库（Hbase+Mysql）
　　RDD
　　Spark SQL通过JDBC连接MySQL读写数据
　　非RDD
　　import java.sql.{Date， DriverManager， PreparedStatement， Connection}
　　/*
　　tableName = "tempTableName"
　　columns = [key : String， value : Int]
　　DBIP = 10.10.10.10
　　DBPort = 8888
　　DB = tempDB
　　*/
　　def connection2Mysql() = {
　　var conn : Connection = null
　　var ps : PreparedStatement = nulll
　　val userName = "admin"
　　val passwd = "admin"
　　val key = "Tom"
　　val value = 1024
　　val sql = "INSERT INTO tempTableName(key，value) values (?，?)"
　　try {
　　Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance
　　conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://10.10.10.10:8888/tempDB"， userName， passwd)
　　ps = conn.prepareStatement(sql)
　　ps.setDate(1， key)
　　ps.setLong(2， value)
　　ps.executeUpdate()
　　} catch {
　　case e: Exception => println("----> Exception! : " + e + "<-----")
　　} finally {
　　if (ps != null) ps.close()
　　if (conn != null) conn.close()
　　}
　　}
　　这里会遇到的一个问题是，在本地启动client进行功能检查，方法是可行的，但是通过submit提交给YARN之后，却被报错
　　java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:mysql://10.10.10.10:8888/tempDB
　　或是
　　Error:java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver
　　发生这种情况的原因是因为在上述代码中，没有找到对应的类，即Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance 这行代码出现了问题. 这行代码的目的是对driver进行注册，查看Driver源码，如下所示:
　　/**
　　* The Java SQL framework allows for multiple database drivers. Each driver should supply a class that implements the Driver interface
　　*
　　* The DriverManager will try to load as many drivers as it can find and then for any given connection request， it will ask each driver in turn to try to
　　* connect to the target URL.
　　*
　　* It is strongly recommended that each Driver class should be small and standalone so that the Driver class can be loaded and queried without bringing in vast
　　* quantities of supporting code.
　　*
　　* When a Driver class is loaded， it should create an instance of itself and register it with the DriverManager. This means that a user can load and register a
　　* driver by doing Class.forName("foo.bah.Driver")
　　*/
　　public class Driver extends NonRegisteringDriver implements java.sql.Driver {
　　// Register ourselves with the DriverManager
　　static {
　　try {
　　java.sql.DriverManager.registerDriver(new Driver());
　　} catch (SQLException E) {
　　throw new RuntimeException("Can't register driver!");
　　}
　　}
　　/**
　　* Construct a new driver and register it with DriverManager
　　* @throws SQLException if a database error occurs.
　　*/
　　public Driver() throws SQLException {
　　// Required for Class.forName().newInstance()
　　}
　　}
　　出现这个问题有多种可能，
　　1. 在–jars参数里面加入Mysql jar包引用是没有用的. 需要通过加入–driver-class-path参数来设置driver的classpath.
　　$  bin/spark-submit --master local[2] --driver-class-path lib/mysql-connector-java-5.1.38.jar --class temp.jar
　　原因是两者分发的node不同， link
　　–driver-class-path driver所依赖的包，多个包之间用冒号(:)分割
　　–jars driver和executor都需要的包，多个包之间用逗号(，)分割
　　2. 使用依赖结果打包的时候没有将对应jar包导入.
　　使用依赖的时候需要将对应jar包打入终的jar包中，这样才能正确的找到对应的类名并成功注册.
　　例如，在build.sbt中添加依赖后
　　// https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java
　　libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "5.1.38"
　　需要在Artifacts中添加对应的jar包.