【大数据笔记】- Spark-SQL读写MySQL

三十三、《大数据项目实战之用户行为分析》Spark SQL读写MySQL 本例讲解使用Spark SQL的JDBC API读取MySQL数据库中的表数据,并将DataFrame中的数据写入MySQL表中。Spark集群仍然使用Standalone模式。 阅读详情

Spark-SQL很强大,可以读写各种JDBC的库,先来一弹MySQL的,超简单:

1.MySQL库建测试表和数据:

CREATE TABLE t_realtime.test_spark2mysql (
  id bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(30) DEFAULT NULL,
  age int DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;


INSERT INTO t_realtime.test_spark2mysql
(name, age)
VALUES('张三', 23);
INSERT INTO t_realtime.test_spark2mysql
(name, age)
VALUES('李四', 33);
INSERT INTO t_realtime.test_spark2mysql
(name, age)
VALUES('王五', 66);

2.在Spark客户机上(有Spark客户端的),启动spark-sql:

## 注:如果集群机class-path上已经有了mysql jar就不需要提交了,否则要准备好mysql jdbc jar包
## 在当前提交的客户机上准备jar包mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar
## --driver-class-path:指定Driver端所需jar  
## --jars :指定executor所需要jar
spark-sql --driver-class-path /home/dw/hubg/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar \
--jars /home/dw/hubg/mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar

3.执行Spark SQL语句:

-- 创建spark mysql的临时映射表
CREATE TEMPORARY VIEW test_spark2mysql
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
  url "jdbc:mysql://10.0.马赛克:5506",
  dbtable "t_realtime.test_spark2mysql",
  user '马赛克_writer',
  password '马赛克'
);

-- 写入一条数据
INSERT into TABLE test_spark2mysql
SELECT 
101
,'hubg' as name
,26 as age ;

-- 查询表中结果
select * from test_spark2mysql limit 10;

 完成,收工!!

MySQL与大数据:集成Hadoop和Spark 大数据是指无法通过传统工具和技术手段高效地捕获、管理和处理的数据集。Volume(体量):数据量巨大。Velocity(速度):数据生成和处理速度快。Variety(多样性):数据类型多样,包括结构化、半结构化和非结构化数据。Veracity(真实性):数据的质量和准确性。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,由Apache软件基金会开发和维护。它旨在处理和分析大规模数据集,并提供高容错性和可扩展性。Apache Spark是一个开源的大数据处理引擎,提供了高性能的内存计算能力。 阅读详情

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从事移动开发八年,csdn博客专家,阿里云特邀专家,华为云云享专家,高级网络信息安全工程师,大数据工程师(高级),python技术开发(高级),HarmonyOS 应用开发者高级认证,现在某学校任教。 2万+

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菜鸟老胡~
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