from pyspark.sql import SparkSession #创建Spark会话对象spark =SparkSession.builder \ .appName("Read MySQL") \ .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","...
option("…"):在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数,url、user、password和dbtable 我们前面都是使用read API 先把文件加载到 DataFrame然后再查询,其实,我们也可以直接在文件上进行查询: 文件格式.文件路径 scala>spark.sql("select * from json.`/opt/module/data/user.json`").show 1. 1.3 使用save保存数据...
USESalesGOSELECTcount(*)FROM[web_clickstreams_spark_results];SELECTTOP10*FROM[web_clickstreams_spark_results]; 还可以在 Spark 中查询数据。 例如,下面的代码将打印表中记录的数量: def df_read(dbtable: String, url: String, dataPoolDataSource: String=""): DataFrame = { spark.read .format("com...
// 读取文本文件并创建 Dataset val textFile = spark.read.textFile("hdfs://...") // 使用 flatMap 转换将文本分割为单词,并使用 reduceByKey 转换计算每个单词的数量 val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")) .groupByKey(identity) .count() // 将结果保存到文本文件中 counts.wr...
「read (source: String, format: String)」 这个函数用于读取数据源,并将其转换为 DataFrame。source参数指定数据源的 URL 或路径。format参数指定数据源的格式。 例如,以下代码将读取一个 CSV 文件,并将其转换为 DataFrame: val df = spark.read.csv("data.csv") ...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()valdf=spark.read.json("path/to/json/file") df.show() 通过编程方式创建。例如,使用createDataFrame方法: importorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.types.{Int...
valconf3 =Map(KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_ID-> appId,KustoSourceOptions.KUSTO_AAD_APP_SECRET-> appKeyKustoSourceOptions.KUSTO_BLOB_STORAGE_SAS_URL-> storageSas)valdf2 = spark.read.kusto(cluster, database,"ReallyBigTable", conf3)valdfFiltered = df2 .where(df2.col("ColA").startsWith(...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectWordCount{defmain(args:Array[String]) {// 创建 SparkSession 对象,它是 Spark Application 的入口valspark =SparkSession.builder.appName("Word Count").getOrCreate()// 读取文本文件并创建 DatasetvaltextFile = spark.read.textFile("hdfs://...")// 使用...
// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods// Loading data from a JDBC sourceval jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:postgresql://hgpostcn***.hologres.aliyuncs.com:80/test_db").option("dbtable","tablename").option...
from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("MySQL Parallel Extraction") \ .getOrCreate() # 读取 MySQL 数据 df = spark.read \ .format("jdbc") \ .option("url", "jdbc:mysql://mysql_host:3306/database_name") \ .option("dbtable",...