spark读取数据库数据

最新推荐文章于 2025-11-05 08:16:11 发布
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此代码是spark用于从mysql中读取数据

val conf = new SparkConf()

  .setMaster("local[*]")
  .setAppName("用户标签")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlC = new SQLContext(sc)

val url = "jdbc:mysql://地址/数据库名"
val tableName = "表名"

// 设置连接用户&密码
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "user")
prop.setProperty("password", "password")
val json: DataFrame = sqlC.read.jdbc(url, tableName, prop)

 

PySpark JDBC 读写 MySQL 数据库保姆级指南
大模型大数据攻城狮的专栏
06-04 954
通过上述步骤，您可以使用 PySpark 通过 JDBC 连接读写 MySQL 数据库。为了连接到 MySQL 数据库，您需要下载 MySQL 的 JDBC 驱动程序。在开始之前，确保您已经安装了 PySpark 和 MySQL 数据库，并且已经有一个 MySQL 数据库实例可供连接。下载后，确保 JDBC 驱动的 JAR 文件路径被添加到 PySpark 的类路径中。如果您的数据量很大，可以配置分区列和分区范围来并行读取数据。为了提高读写性能，您可以调整一些 JDBC 特定的配置选项。
六十三、Spark-读取数据并写入数据库
2401_85111528的博客
05-28 498
注：pom依赖在业务实施中是极其重要的一环，相当于配置文件，例如可能需要的 jar 包，可能需要的 Scala 语言版本都在此处进行配置 等等。
Python应用随笔3——pyspark读写数据库
制了个仗的博客
09-01 2568
本文围绕Zeppelin中使用pyspark读写MySQL、PG(PostgreSQL)/GP(Greenplum)展开
2. PySpark的HDFS和MySQL读写
chendengyi2的博客
07-29 3666
集群主节点IP地址为：192.168.126.10。先初始化SparkSession，Spark master的默认端口是7077。再读取HDFS数据，HDFS的端口是9000，在HDFS系统的/data/目录下存放了三个数据集：ratings.csv，movies.csv，tags.csv。先读取ratings数据集，该数据集包括4个字段：用户ID（userId），电影ID（movieId），电影评分（rating），时间戳（timestamp）。由上图可知，数据类型默认为string字符型。
Spark多数据源集成：MySQL、MongoDB、Elasticsearch连接方案
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09-19 317
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大数据系列之PySpark读写外部数据库MySQL
牧羊人的方向
04-26 2753
本文主要介绍Spark通过PyMySQL和API算子对外部数据库MySQL和HBASE的读写操作
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01-19 520
一.从数据库读数据1.导入jar包image.png在spark-hadoop包下的jars中导入对应数据库驱动的jar包如image.png我所用的是oracle数据库,则导入ojdbc6-11.2.0.jar2.数据库配置我的数据库配置采用的 ini 配置文件的方式(此步可省略,手写链接配置也可以)image.png获取配置的方法:#dbtype为[]中的名称,config_path为配置文件...
使用 Apache Spark 读取 MySQL 数据的示例
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通过以上示例，我们成功地使用 Apache Spark 连接 MySQL 数据库并读取数据。Spark 的强大之处在于其处理大规模数据的能力，尤其是在需要快速分析时。在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个强大的工具，它能够快速处理和分析海量数据。在本篇博客中，我们将通过一个简单的 Scala 示例，演示如何使用 Spark 读取 MySQL 数据库中的数据。以下是我们将要实现的代码，功能是从 MySQL 中读取数据，并统计每个工作职位的出现次数。3.Scala：使用 Scala 编写程序。
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本示例将详细介绍如何使用 Spark 从 HBase 中读取数据，并通过 Spark SQL 将其存储到 MySQL 数据库中。 首先，让我们了解 Spark 与 HBase 的交互。Spark 提供了 `spark-hbase-connector` 库，允许我们方便地连接到 ...
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Spark 读取 JDBC 数据是一个高效、可扩展的方案，适用于大数据集成。核心是正确配置连接参数和驱动依赖。通过分区和谓词下推优化，能显著提升性能。如果您有特定数据库或场景问题，可提供更多细节，我会进一步优化建议！
spark-sql读写数据源
盛源的博客
05-30 2516
spark读写数据源的相关操作一、读FileSystem;1)from后的表名用“文件格式.`存储路径`”代替;2) 可以使用分区字段, 但路径要指定到分区字段的上一层;1) 用options设定参数, 实现个性化读取;2) 可以使用分区字段, 但路径要指定到分区字段的上一层;3）获取记录所在文件路径：input_file_name()-- 忽略损坏的文件-- 忽略丢失的文件2. 使用样例。
pyspark读取数据库性能优化
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12-03 749
dbtable和query配置不能同时存在，选一种即可。里面都可以直接写sql语句如果dbtable是一个表，如果load()后进行where和select，都会把整张表加载进来，耗内存。直接写sql语句比较好。
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1. SparkSql 高并发读取数据库 SparkSql连接数据库读取数据给了三个API： //Construct a DataFrame representing the database table accessible via JDBC URL url named table and connection properties. Dataset<Row> jdbc(Strin...
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02-23 1992
SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不用格式的数据。SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet，parquet是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。需要注意：在读取jdbc时需要在format和save之间添加多个option进行相应的JDBC参数设置【url、user、password、tablename】save中不用传递路经空参数即可，可以不用设置mode。SparkSQL提供了两种方式可以保存数据。
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Spark 访问 数据库（MySQL 和 openGauss）
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spark sql分批读取数据库数据
05-20
在Spark SQL中，可以使用分区读取或者分批读取来提高读取数据库数据的性能。 分区读取是指将表按照某个字段的值进行分区，每个分区都可以独立地进行读取和处理。这种方式适用于表中某个字段的取值分布比较均匀的情况。在Spark SQL中，可以使用`partitionColumn`参数来指定分区字段，使用`lowerBound`和`upperBound`参数来指定分区范围，使用`numPartitions`参数来指定分区数。 分批读取是指将表按照一定大小进行分批读取，每批数据都可以独立地进行处理。这种方式适用于表中某个字段的取值分布不均匀，或者需要定期地增量读取数据的情况。在Spark SQL中，可以使用`fetchSize`参数来指定每批数据的大小，使用`lowerBound`和`upperBound`参数来指定数据范围。 下面是一个使用分批读取的例子： ```scala import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} class DatabaseReader(sqlContext: SQLContext) { val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test" val user = "root" val password = "root" def readTable(tableName: String, batchSize: Int): DataFrame = { val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc") .option("url", url) .option("dbtable", tableName) .option("user", user) .option("password", password) .option("fetchSize", batchSize) .option("lowerBound", 0) .option("upperBound", 1000000) .option("numPartitions", 10) .load() jdbcDF } } val reader = new DatabaseReader(sqlContext) val df = reader.readTable("mytable", 1000) ``` 在这个例子中，我们使用`fetchSize`参数来指定每批数据的大小为1000，使用`lowerBound`和`upperBound`参数来指定数据范围为0到1000000，使用`numPartitions`参数来指定分区数为10。这样就可以按照每批1000条数据进行读取，并且可以并行地进行处理。
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