1.POM添加Mysql JDBC驱动 <dependency> <groupId>com.mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-j</artifactId> <version>8.0.33</version> </dependency> 2.连接使用 package cn.coreqi; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.sql.*; public class Main { public static void ...
def main(args: Array[String]): Unit = { val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/***") //***这是数据库名 .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "***")//***是表名 .option("user", "***").option("passwo...
val jdbcDF11 = spark.read.format("jdbc") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("url", "jdbc:mysql://ip:3306") .option("dbtable", "db.user_test") .option("user", "test") .option("password", "123456") .option("fetchsize", "3") .load() jdbcDF11.show val jdbc...
1.SparkSQL可以通过jdbc从传统关系型数据库中读写数据,读取数据后直接生成DataFrame,然后在加上借助于Spark内核的丰富的API来进行各种操作; 2.关于JDBC的驱动jar可以使用在Spark的jars目录中,也可以在使用spark-submit提交的时候引入,编码和打包的时候不需要这个JDBC的jar 3.在实际的企业级开发环境中,如果数据库中数据...
.option("url", "jdbc:mysql://host:port/database") .option("dbtable", "table") .option("user", "username") .option("password", "password") .load() df.show() load & save 在Spark 中,load函数用于从外部数据源读取数据并创建 DataFrame,而save函数用于将 DataFrame 保存到外部数据源。
2.2MySQL数据库连接 支持通过Java JDBC访问关系型数据库。需要通过JdbcRDD进行,示例如下: (1)添加依赖 代码语言:javascript
2、通过 jdbc 协议读取 mysql 数据 增加maven 依赖 <dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.28</version></dependency> 连接数据库,读取数据 privatestaticvoidjdbdTest(){SparkSession spark=SparkSession.builder().appName(SparkTest.class.getSimpleName(...
Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中。 如果使用spark-shell操作,可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。 bin/spark-shell --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar...
目前spark sql 主要应用在structure streaming、etl 和 machine learning 的场景上, 它能对结构化的数据进行存储和操作,结构化的数据可以来自HIve、JSON、Parquet、JDBC/ODBC等数据源。由于部门对数据的准确性,一致性和维护等等要求等业务特点,我们选择mysql使用jdbc的方式作为我们的数据源,spark 集群用yarn做为资源管理...
4)标准的数据连接 通过JDBC或者ODBC来连接 3、什么的DataFrame 在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏...