1.1 在Mysql数据库中写入数据 首先需要在mysql中先录入数据,这里默认在spark数据库下建立了student表,可键入如下命令: create database spark; use spark; create table student (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4)); insert into student values(1, 'Xueqian', 'F', 23); ...
方法一:把整个DataFrame一次写入MySQL (DataFrame的Schema要和MySQL表里定义的域名一致) Dataset<Row> resultDF = spark.sql("select hphm,clpp,clys,tgsj,kkbh from t_cltgxx where id in (" + id.split("_")[0] + "," + id.split("_")[1] + ")"); resultDF.show(); Dataset<Row> resultD...
val person: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.126.111:3306/spark","person",properties) person.show() spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.126.111:3306/spark","(select person.id,person.name,person.age,score.score from person,score where person.id = score.id) T",propertie...
首先需要在spark-submit命令中添加MySQL Connector的jar包路径: spark-submit --jars /path/to/mysql-connector-java.jar --class your_class your_jar.jar 复制代码 然后在代码中使用MySQL Connector连接MySQL数据库: import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("MySQL...
(一)通过RDD的方式读取MySQL数据库 四要素:驱动、连接地址、账号、密码 importorg.apache.spark.rdd.JdbcRDDimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.sql.DriverManager/*** 使用RDD读取MySQL数据库*/object spark_read_mysql{defmain(args:Array[String]):Unit={//创建SparkSession,作用:连接Spark val...
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统(RDBMS),广泛用于存储和管理结构化数据。Spark 连接 MySQL 主要是指在 Spark 应用程序中读取或写入 MySQL 数据库的数据。 相关优势 高性能:Spark 的分布式计算能力可以高效处理大规模数据集。 灵活性:支持多种数据源和数据格式,包括 MySQL。 易用性:提供了丰富的 API 和库...
一. Spark操作MySQL 1. 根据sql语句获取Spark DataFrame: /*** 从MySql数据库中获取DateFrame * *@paramspark SparkSession *@paramsql 查询SQL *@returnDateFrame*/def getDFFromMysql(spark: SparkSession, sql: String): DataFrame={ println(s"url:${mySqlConfig.url} user:${mySqlConfig.user} sql: $...
1、安装MySQL JDBC驱动:需要下载并安装适合您的操作系统的MySQL JDBC驱动,可以从MySQL官方网站(https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/)获取最新的驱动程序。 2、导入所需的库:在您的Spark应用程序中,需要导入以下库: “`python from pyspark.sql import SparkSession ...
1.安装启动检查Mysql服务。 netstat -tunlp (3306) 2.spark 连接mysql驱动程序。 –cp /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /usr/local/spark/jars 3.启动 Mysql shell,新建数据库spark,表student。 select * from student;
实践中发现,对于1万条左右的数据量写MySQL,性能可以提升30%以上。 使用filter之后进行coalesce操作 通常对一个RDD执行filter算子过滤掉RDD中较多数据后(比如30%以上的数据),建议使用coalesce算子,手动减少RDD的partition数量,将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后,RDD的每个partition中都会有很多数据被...