python,from pyspark.sql import SparkSession,,spark = SparkSession.builder , .appName("Read MySQL Data") , .getOrCreate(),,url = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name",properties = {"user": "username", "password": "password"},df = spark.read , .jdbc(url, "table_name", properties=properties),,df.show(),
`,,这段代码将使用Spark从MySQL数据库中读取数据,并将其存储在一个DataFrame中。请根据实际情况替换
localhost:3306,
database_name,
username,
password和
table_name`。在Spark中读取MySQL数据库数据,可以通过以下步骤实现:
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1、引入相关依赖库
2、创建SparkSession
3、使用SparkSession的read API读取MySQL数据
4、对读取的数据进行操作
5、关闭SparkSession
下面是一个详细的示例:
1、引入相关依赖库
在项目的pom.xml文件中添加以下依赖:
mysql mysqlconnectorjava 8.0.26 org.apache.spark sparksql_2.12 3.1.2
2、创建SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder .appName("Read MySQL Data") .getOrCreate()
3、使用SparkSession的read API读取MySQL数据
url = "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name" properties = { "user": "username", "password": "password", "driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver" } table_name = "table_name" df = spark.read .jdbc(url, table_name, properties=properties)
4、对读取的数据进行操作
显示前5行数据:
df.show(5)
5、关闭SparkSession
spark.stop()
相关问题与解答:
Q1: 如何在Spark中将读取的MySQL数据写入到另一个表中?
A1: 可以使用DataFrame的write API将数据写入到另一个表中。
df.write .mode("overwrite") .jdbc(url, "new_table_name", properties=properties)
Q2: 如果MySQL中的表结构发生变化,如何更新Spark中的DataFrame?
A2: 如果MySQL中的表结构发生变化,需要重新读取数据以获取最新的表结构,可以使用spark.read.jdbc()
方法再次读取数据,生成新的DataFrame。
网站题目:spark读取mysql
本文路径:http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news46/4496.html
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