* spark-submit --class sql.SparkSqlMysqlDatasource --master yarn-cluster --executor-memory 2G --num-executors 2 --driver-memory 1g --executor-cores 1 /data1/e_heyutao/sparktest/sparkEnn.jar * */ object SparkSqlMysqlDatasource { //数据库配置 lazy val url = "jdbc:mysql://your_ip:33...
spark.sql("create table if not exists student_infos (name string,age int) row format delimited fields terminated by '\t'") spark.sql("load data local inpath '/root/test/student_infos' into table student_infos") spark.sql("drop table if exists student_scores") spark.sql("create table i...
.jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);//指定写入时创建表列数据类型jdbcDF.write() .option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)") .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties); 3.影响JDBC读取和写入...
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"...
mysqlDF.show()spark.stop()}} 三、Spark SQL读写Hive 下面的示例程序连接Hive,并读写Hive下的表 主要步骤如下 1:在pom.xml中添加Hive依赖包 2:连接Hive 3:新建表 4:向Hive表写入数据,新scala类sparksqlToHIVE,主要功能是读取D盘下的people.txt文件,使用编程方式操作DataFrame,然后插入到HIVE的表中。
1. 读取csv文件 spark.read.csv("D:\\data\\output\\csv").toDF("id","name","age").show() 2. 写入csv文件 personDF.write.csv("D:\\data\\output\\csv") MySQL 1. 读取MySQL表 valprop=newProperties() prop.setProperty("user","root") ...
问题:读取或写入 MySQL 数据时性能不佳。 原因:可能是由于数据量过大、网络延迟或配置不当。 解决方法: 增加Spark 集群的资源(如 executor 数量和内存)。 使用合适的连接池配置来优化数据库连接。 考虑使用分区读取或写入数据以提高性能。 参考链接 Spark SQL 官方文档 MySQL Connector/J 官方文档 腾讯云 Spark 服...
读取: df = spark.read.format("jdbc").\ option("url","jdbc:mysql://node1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true").\ option("dbtable","u_data").\ option("user","root").\ option("password","123456").\ load() 注意: · 读出来是自带schema,不需要设置schema,因为数据库就有schema ...
SparkSQL读取MySQL的方式 Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比,应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回,它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python,因为它不需要用户提供ClassTag。