从计算数据规模的角度去讲,集群并行访问数据库数据,调用Data Frame Reader的Format(“JDBC”)的方式说明Spark SQL操作的数据来源是通过JDBC获得,JDBC后端一般都是数据库,例如MySQL、Oracle等。 JDBC读取数据方式 单Partition(无并发) 调用函数格式:def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataF...
package com.njbdqn.util import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}objectMYSQLConnection { val paramMap= ReadPropertiesFileTool.readProperties("mysql")//读取数据库中指定的表def readMySql(spark:SparkSession,tableName:String): DataFrame ={ val map:Map...
Step 1: 连接 MySQL 数据库 在MySQL 所在的主机上执行如下命令 mysql -uroot -p 1. Step 2: 创建 Spark 使用的用户 登进MySQL 后, 需要先创建用户 CREATE USER 'spark'@'%' IDENTIFIED BY 'Spark123!'; GRANT ALL ON spark_test.* TO 'spark'@'%'; 1. 2. Step 3: 创建库和表 CREATE DATABASE...
通过使用Linkis 提供的REST/WebSocket/JDBC 等标准接口,上层应用可以方便地连接访问MySQL/Spark/Hive/Presto/Flink 等底层引擎,同时实现变量、脚本、函数和资源文件等用户资源的跨上层应用互通。 作为计算中间件,Linkis 提供了强大的连通、复用、编排、扩展和治理管控能力。通过计算中间件将应用层和引擎层解耦,简化了复杂...