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[spark] dataframe的数据导入Mysql5.6

在 Spark 项目中使用 Scala 连接 MySQL 5.6 并将 DataFrame 中的数据保存到 MySQL 中的步骤如下:

  1. 添加 MySQL 连接驱动依赖:
    在 Spark 项目中,你需要在项目的构建工具中添加 MySQL 连接驱动的依赖。

    如果使用 Maven,可以在 pom.xml 文件中添加以下行:

    <dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.48</version>
    </dependency>
    

    然后,确保重新构建项目以获取新的依赖。

  2. 连接 MySQL 并读取数据到 DataFrame:
    使用 SparkSession 来连接 MySQL 并读取数据到 DataFrame。以下是一个简单的示例:

    import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}val spark = SparkSession.builder.appName("Spark MySQL Example").master("local").getOrCreate()// MySQL 连接信息
    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database"
    val connectionProperties = new java.util.Properties()
    connectionProperties.put("user", "your_username")
    connectionProperties.put("password", "your_password")
    connectionProperties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
    connectionProperties.put("characterEncoding", "UTF-8")// 读取 MySQL 数据到 DataFrame
    val df = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "your_table_name", connectionProperties)// 显示 DataFrame 数据
    df.show()// 关闭 SparkSession
    spark.stop()
    

    请替换以下内容:

    • your_mysql_host:MySQL 主机地址
    • your_database:数据库名称
    • your_username:MySQL 用户名
    • your_password:MySQL 密码
    • your_table_name:要读取的表名
  3. 将 DataFrame 中的数据保存到 MySQL:
    使用 write.jdbc 将 DataFrame 中的数据保存到 MySQL。以下是一个示例:

    // 将 DataFrame 写入 MySQL(Overwrite 模式,可以根据需求选择其他模式)
    df.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(jdbcUrl, "your_table_name", connectionProperties)
    

    请根据你的需求调整保存模式和表名。

这样,你就可以在 Spark 项目中使用 Scala 连接 MySQL 5.6 并进行数据的读取和写入。

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