锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

spark获取schema spark获取mysql

睿知spark

导读：
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以在分布式环境中进行高效的数据处理 。MySQL是一种关系型数据库管理系统，也是Web应用程序的重要组成部分 。本文将介绍如何使用Spark获取MySQL数据 。
1. 安装JDBC驱动程序
在Spark中连接MySQL需要使用JDBC驱动程序，因此需要先安装相应的驱动程序 。可以从MySQL官网下载适合自己版本的JDBC驱动程序，并将其添加到Spark的classpath中 。
2. 创建SparkSession对象
创建SparkSession对象时，需要指定连接MySQL所需的参数，包括URL、用户名和密码等 。例如：
```
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read Data From MySQL")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
.getOrCreate()
val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val properties = new Properties()
properties.setProperty("user", "root")
properties.setProperty("password", "123456")
3. 读取MySQL数据
使用SparkSession对象的read方法可以读取MySQL中的数据，可以通过SQL语句或表名来指定需要读取的数据 。例如：
val df = spark.read.jdbc(url, "(SELECT * FROM user) as user", properties)
4. 处理MySQL数据
读取MySQL数据后，可以使用Spark提供的各种API对数据进行处理和分析 。例如：
df.groupBy("age").count().show()
总结：
【spark获取schema spark获取mysql】本文介绍了使用Spark获取MySQL数据的方法，包括安装JDBC驱动程序、创建SparkSession对象、读取MySQL数据和处理MySQL数据 。通过这些操作，可以方便地将MySQL中的数据导入到Spark中进行分析和处理 。

    推荐阅读


    上一篇：mysql抓取数据 mysql捕捉慢日志

    下一篇：mysql7种锁 mysql数据库里面的锁