然后使用read方法结合format("jdbc")来连接MySQL并读取数据: valjdbcUrl="jdbc:mysql://localhost:3306/your_database_name"valtableName="users"valproperties=newjava.util.Properties()properties.setProperty("user","your_username")properties.setProperty("password","your_password")valusersDF=spark.read.jdbc(...
importorg.apache.spark.sql.SparkSession/*** 使用DataFrame读取MySQL数据库*/object spark_read_mysql2{defmain(args:Array[String]):Unit={//创建SparkSession,作用:连接Spark val spark = SparkSession .builder() .master("local[*]")//指定运行的方式 .appName("spark_read_mysql2"...
以format jdbc load的方式读取,默认只有一个分区,即单线程读取数据,但该方式由于dbtable参数是以sql的形式读,这里可以读指定字段(上面的三种方式也可以),也可以加limit关键字,也可以直接写好加工逻辑。即该方式可以下推相关逻辑到mysql,由mysql执行完相关逻辑直接吧结果数据推给spark,由于该方式也是单分区读,所以主要...
Spark 还提供通过 load 的方式来读取数据。 sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url"->"jdbc:mysql://www.iteblog.com:3306/iteblog?user=iteblog&password=iteblog","dbtable"->"iteblog")).load() options 函数支持 url、driver、dbtable、partitionColumn、lowerBound、upperBound 以及 numPartitions ...
* 所有的数据由RDD的一个分区处理,如果你这个表很大,很可能会出现OOM * * @param spark */defmethod1(spark:SparkSession):Unit={valurl="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?user=root&password=root"valprop=newProperties()valdf=spark.read.jdbc(url,"t_score",prop)println(df.count())println(df.rd...
Spark 读取 MySQL 数据主要有两种方式: 使用JDBC 连接:通过 JDBC 驱动程序直接连接到 MySQL 数据库,将数据加载到 Spark DataFrame 中。 使用Spark SQL:通过 Spark SQL 的 read.jdbc 方法,可以方便地从 MySQL 数据库中读取数据。 应用场景 Spark 读取 MySQL 数据的应用场景非常广泛,包括但不限于: 数据仓库中的 ...
在日常工作中,有时候需要读取mysql的数据作为DataFrame数据源进行后期的Spark处理,Spark自带了一些方法供我们使用,读取mysql我们可以直接使用表的结构信息,而不需要自己再去定义每个字段信息。 下面是我的实现方式。 1.mysql的信息: mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加。也可以自己写死 这样可以...
.getOrCreate()# 或者写成一行spark= SparkSession.builder.appName("Read MySQL").getOrCreate()#设置JDBC连接参数url ="jdbc:mysql://localhost/mydatabase"properties={"user":"username","password":"password","driver":"com.mysql.cj.jdbc.Driver"}#通过format指定要读取的格式为jdbc,并传入相应的URL、...
1.3 读取mysql中的数据 spark提供了spark.read.format("jdbc")操作定义一个jdbc对象并读取数据库,如下所示: scala> val jdbcDF = spark.read.format("jdbc"). | option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/spark?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false"). ...
### 基础概念 Apache Spark 是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,可用于进行大数据分析和处理。它支持多种数据源,包括 MySQL。多条件读取 MySQL 是指在使用 Spark 读取...