spark-sql 写入mysql

Spark SQL MySQL 数据交互

最新推荐文章于 2024-03-06 07:25:57 发布

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本文介绍如何使用 Apache Spark 通过 Spark SQL 模块与 MySQL 数据库进行数据交互的方法。主要展示了如何创建 Spark 配置并建立 SparkSession，然后将 RDD 转换为 Dataset，并最终写入 MySQL 数据库的过程。

package day09

import java.util.Properties

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SaveMode, SparkSession}

/**
 * @author yangkun
 * @date 2020/10/29 9:24
 * @version 1.0
 */
object Spark01_SQL_MySQL {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建配置文件对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_MySQL")
    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    import spark.implicits._

   
    //向MySQL数据库中写入数据
    val rdd: RDD[User] = spark.sparkContext.makeRDD(List(User("banzhang",20),User("jingjing",18)))
    //将RDD转换为DF
    //val df: DataFrame = rdd.toDF()
    //df.write.format("jdbc").save()

    //将RDD转换为DS
    val ds: Dataset[User] = rdd.toDS()
    ds.write.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop100:3306/test")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123")
      .option(JDBCOptions.JDBC_TABLE_NAME, "user")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()
    spark.stop()
  }
}
case class User(name:String,age:Int)