在PySpark中,如何将过滤后的数据帧写入MySQL数据库? 基础概念 PySpark:是 Apache Spark 的 Python API,用于大规模数据处理。Spark 是一个分布式计算框架,能够处理大规模数据集并提供快速的数据处理能力。 数据帧 (DataFrame):是 Spark 中的一种分布式数据集,类似于传统数据库中的表格或 Python
创建Spark 会话:需要配置 MySQL 连接器的路径。 创建DataFrame:用简单的学生数据创建 DataFrame。 展示DataFrame:使用df.show()显示创建的数据。 写入MySQL:使用df.write.jdbc()方法将 DataFrame 写入指定的 MySQL 数据库和表。 数据可视化 在将数据写入 MySQL 后,我们可以使用可视化工具进行数据分析。例如,生成一个饼...
最后,我们需要使用 DataFrame 的write方法将数据写入 MySQL 数据库。需要指定 MySQL 的连接信息。 # MySQL 连接配置url="jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<dbname>"properties={"user":"<username>","password":"<password>","driver":"com.mysql.cj.jdbc.Driver"}# 将 DataFrame 写入 MySQLdf.write.jdbc...
使用PySpark 的 DataFrame API 处理数据: 创建或加载一个 DataFrame,这个 DataFrame 包含了你想要写入 MySQL 的数据。 python data = [("Alice", 30), ("Bob", 25), ("Cathy", 28)] columns = ["Name", "Age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) 将处理后的 DataFrame 写入 MySQL 数据库...
dataframe.write.mode('append').format("jdbc").options(url=mysql_url,driver=mysql_driver,usr="test",password="xxxxx",dbtable="test_demo").save() 此种写法,如果处理小数据量可以达到秒插入。如果插入数据量比较大,则会很慢 然后就去spark官网,在spark sql jdbc部分看到了以下参数 url:要连接的JDBC ...
一旦我们分析了数据,可能希望将其存储在 MySQL 数据库中以进行进一步处理或报告。我们将定义一个函数将 DataFrame 写入 MySQL,导入数据之前需要创建mysql表。 CREATE TABLE `recruitment_data` ( `recruitment_data_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '招聘数据ID', `recruitment_positions` varchar(500) COLLAT...
1.df是要写入的数据集,类似于R中的dataframe 2.mode是表明是否追加数据,否则创建新表 3.table指定插入的mysql表 4.url是mysql的链接参数。 三.开始执行 用了6个container,133G内存 感觉不错。很快就执行完毕,然后插入mysql了。 打开mysql,一看记录。傻眼,里面都是乱码。 经过不断摸索,终于搞定。 办法是先创建...
上面已经创建好了我们所需要的MySQL数据库和表,下面我们编写Spark应用程序连接MySQL数据库并且读写数据。Spark支持通过JDBC方式连接到其他数据库获取数据生成DataFrame。首先,请进入Linux系统(本教程统一使用hadoop用户名登录),打开火狐(FireFox)浏览器,下载一个MySQL的JDBC驱动(下载)。JDBC...
ETL(Extract, Transform, Load):从 MySQL 中提取数据,使用 Spark 进行转换和处理,然后将结果写回 MySQL 或其他存储系统。 示例代码 以下是一个使用 PySpark 将数据批量写入 MySQL 的示例代码: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appNam...
2,实例功能为,从mysql读取表数据,按照一定规则进行ETL。 以csv格式保存到 hadoop. 并特别的使用了Spark提供的3种API进行统计分析,分别是RDD算子,Dataframe算子, SQL编程算子, 进行了数量统计, 3, 组件版本: pyspark: 3.3.1 python: 3.9 #Importsfrompyspark.sqlimportSparkSession#Create SparkSessionspark =SparkSes...