背景
平台目前的分析任務主要以Hive為主，分析后的結果存儲在HDFS，用戶通過REST API或者Rsync的方式獲取分析結果，這樣的方式帶來以下幾個問題：
（1）任務執行結束時間未知，用戶必須自行編寫代碼不斷地通過REST API請求分析結果，直至獲取到分析結果為止，其中還需要處理分析結果過大，轉而通過Rsync方式獲取；
（2）受限於Hive SQL的表達能力，用戶的計算邏輯無法完全表述，獲取分析結果后需要再計算，然后入庫；
（3）基於（1）、（2）的原因，用戶編寫大量復雜且冗余的代碼處理上述邏輯。
為了改善上述情況，平台設計的解決方案如下：
（1）使用Spark替換Hive（MapReduce）分析任務，結合Hive SQL和Spark API兩種方式，使用戶的計算邏輯可以得到很好的表述；
（2）用戶無需使用“Pull”的方式獲取結果，轉而使用“Post”的方式將分析結果存入自己的MySQL數據庫中；
（3）提供基於Python的MySQL通用批量寫入工具方便用戶使用。
方案
MySQL批量寫入工具需要解決以下幾個問題：
（1）通用：不受限於具體數據格式的束縛；
用戶需要將不同格式的數據寫入不同的數據庫/表，意味着數據庫的主機名、端口、用戶名、密碼、數據庫實例可以通過參數定制，不同的數據格式使用SQL語句表達，如“insert into students (c_number, c_name) values (%s, %s)”。
（2）多線程：使用多線程的方式，提高寫入的吞吐量；
典型的“生產者——消費者”問題，用戶需要將數據首先寫入一個線程安全的共享隊列中；“消費者”線程不斷的從這個共享隊列中獲取數據並緩存，待緩存數據達到一定數目時，將這批數據一次性寫出；然后繼續上述過程。
除此之外，“消費者”線程需要能夠“正常”結束。
（3）數據庫連接控制：需要避免連接過多或者頻繁連接帶來的性能開銷；
“消費者”線程需要能夠重復利用一定數目的數據庫連接，數據庫連接由專門的連接池提供，工作流程如下：
a. 從連接池中獲取數據庫連接；
b. 通過a中的連接將數據批量寫出並commit；
c. 將數據庫連接歸還給連接池。
（4）API：簡單易用
我們將批量寫入工具定義為一個“存儲引擎”，考慮到MySQL的吞吐量可能在大數據量的寫入下會成為一個瓶頸，后期會考慮擴展其它工具。因此定義一個基類表示抽象的“存儲引擎”，並擴展出本文具體討論的MySQL“存儲引擎”：MySQLStorageEngine。
MySQLStorageEngine的初始化過程涉及以下六個方面：
（1）begin、end用於統計一次批量寫入的耗時；
（2）接收用戶定制的參數；
host：數據庫主機名；
user：數據庫登錄用戶名；
passwd：數據庫登錄密碼；
db：數據庫實例
port：數據庫端口
charset：數據庫字符編碼
sql：寫入數據時使用的SQL語句，如“insert into students (c_number, c_name) values (%s, %s)”
threads：寫入線程數目；
bufferSize：寫入線程內部的緩存區大小，亦即每一次“batch”的大小；
mincached：數據庫連接池內部最小緩存連接數；
maxcached：數據庫連接池內部最大緩存連接數；
maxconnections：數據庫連接池所允許同時建立的最大連接數：目前與寫入線程數目相同。
（3）構建共享隊列queue；
（4）saveNum、storeNum用於統計用戶寫入總數及實際（成功）寫入總數，考慮到多線程使用環境，分別構建相應的鎖對象saveLock、storeLock；
（5）構建數據庫連接池，這里使用的是DBUtils PooledDB；
（6）構建寫入線程（多個）並啟動。
至此，MySQLStorageEngine實例創建完畢，並且啟動內部多個寫入線程用於消費隊列queue中數據。用戶可通過實例方法save寫入數據：
可見，save支持兩種類型的數據，一種是Tuple，另一種是Tuple數組，它們都被保存至隊列queue中，由寫入線程負責處理。
用戶寫入完成之后，可以通過方法close關閉“存儲引擎”，
需要注意的是，用戶寫入的數據實際是保存在隊列queue中的，“用戶寫入完成”並不代表隊列queue中的數據已全部被寫入線程消費且完成入庫，因此必須首先通知寫入線程用戶數據已全部寫入完畢（requestStop），然后等待寫入線程運行完畢（join），最后關閉數據庫連接池。
寫入線程由MySQLSaver實現，它的初始化過程特別簡單：
（1）接收“存儲引擎”實例engine；
（2）定義實例變量stop，初始值為False，用於表示用戶尚有數據寫入；True表示用戶寫入結束。
MySQLSaver的工作流程如下：
（1）初始化緩存區buffer，用於保存從隊列queue消費而來的數據；
（2）循環從隊列queue獲取數據，如果沒有獲取到數據，則執行（3）；如果獲取到數據，則執行（4）；
（3）如果用戶寫入結束（stop值為True）而且隊列中已經沒有剩余數據，將緩沖區buffer中的數據一次性寫入（__save），結束線程（break）；
（4）將（2）中獲取到的數據存入緩存區，如果緩存區的大小達到數目限制，則將緩沖區buffer中的數據一次性寫入（__save），繼續（2）。
__save的工作流程如下：
（1）從連接池pool中獲取數據庫連接db並構建實例cursor；
（2）寫入buffer中的數據（executemany）並提交（commit）；
（3）清空buffer、關閉實例cursor、將數據庫連接db“歸還”給連接池（close）。
使用示例如下：
