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 ...
这 功能应优先于使用JdbcRDD。这是因为返回了结果作为DataFrame,它们可以很容易地在Spark SQL中处理或与其他数据源联接。JDBC数据源也更易于从Java或Python使用,因为它不需要用户 提供ClassTag。 说明:JDBC加载和保存可以通过load/save或JDBC方法实现。 参考官方文档:http://spark.apache.org/docs/2.4.8/sql-data-sou...
.appName("Spark SQL JDBC Connector Example") .config("spark.master", "local") .enableHiveSupport() .getOrCreate(); 3、我们可以使用spark.read().jdbc()方法来从MySQL读取数据,并加载到DataFrame中。 String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"; Properties connectionProperties = new...
spark=SparkSession.builder \.appName("MySQL Connection")\.config("spark.jars","/path/to/mysql-connector-java.jar")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 在这里,我们指定了应用程序的名称,并通过config方法设置了MySQL连接所需的JDBC驱动程序。将/path/to/mysql-connector-java.jar替换为实际的路径。 3. ...
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} object JDBC_To_DF { val spark= SparkSession.builder().getOrCreate() import spark.implicits._ def main(args: Array[String]): Unit = { val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/***") //**...
连接MySQL 的示例代码 以下是一个使用 JDBC 连接 MySQL 的示例代码: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark SQL MySQL Example") .master("local[*]") .getOrCreate() // 设置 JDBC 连接属性 val jdbcUrl = "jdbc:mysql://lo...
itunic.sql.JdbcRDD \ --master spark://ResourceManagerServer1:7077 \ --jars /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \ --driver-class-path /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \ /root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT....
使用JDBC连接: import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("MySQLExample") .getOrCreate() val url = "jdbc:mysql://hostname:port/databaseName" val table = "tableName" val properties = new Properties() properties.put("user", "username") properties...
Spark SQL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。