要在SparkSQL中使用JDBC连接MySQL,首先需要添加MySQL的JDBC驱动包,然后在SparkSession中设置JDBC连接参数,最后使用spark.read.jdbc方法读取数据。

在Spark SQL中,我们可以通过JDBC连接器来连接MySQL数据库,以下是步骤:

SparkSQL JDBC连接mysql的方法SparkSQL JDBC连接mysql的方法(图片来源网络,侵删)

1、我们需要添加MySQL的JDBC驱动包到我们的项目中,如果你使用的是Maven项目,可以在pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysqlconnectorjava</artifactId>
    <version>8.0.15</version>
</dependency>

2、我们需要创建一个SparkSession对象,并启用Hive支持,因为JDBC连接器需要Hive的支持。

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
SparkSession spark = SparkSession
    .builder()
    .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 Properties();
connectionProperties.put("user", "username");
connectionProperties.put("password", "password");
connectionProperties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
    .jdbc(url, "table_name", connectionProperties);

4、我们可以对DataFrame进行各种操作,如显示数据、过滤数据等。

jdbcDF.show();

代码会从本地MySQL数据库的指定表中读取数据,并显示前20行,注意替换url中的"localhost:3306/database_name"为你的MySQL服务器地址和数据库名,以及将"username"和"password"替换为你的MySQL用户名和密码。

SparkSQL JDBC连接mysql的方法SparkSQL JDBC连接mysql的方法(图片来源网络,侵删)

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