val result = spark.sql("select person.id,person.name,person.age,score.score from person,score where person.id=score.id ") result.show() //将查询出的结果保存到mysql表之中 result.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://192.168.126.111:3306/spark","result",properties) 1. 2. 3. ...
--conf 'spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog' \ --conf 'spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension' 1. 2. 3. 4. 5. 设置表名,基本路径和数据生成器(不需要单独的建表。如果表不存在,第一批写表将创建该表): import o...
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"...
Spark SQL还包括一个数据源,该数据源可以使用JDBC从其他数据库读取数据。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。
sparkSQL读取并存储mysql object sparkSqltoMySQL { def main(args: Array[String]): Unit={ val spark= SparkSession.builder().master("local[3]").appName(this.getclass).getOrCreate()importspark.implicits._/*** 两种spark读取jdbc的方法*///1//spark.read.format("jdbc")//.option("url", "...
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。 可以使用Data Sources API将远程数...
("Spark SQL Read MySQL") .master("local[*]") .getOrCreate() // 读取 MySQL 数据 val jdbcDF = spark.read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") .option("dbtable", "mytable") .option("user", "username") .option("password", "password") ....
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...
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。
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 ...