spark&python 操作mysql数据库案例

使用python操作数据库案例

import pymysql
# 创建连接对象
db_connection = pymysql.connect(host='hadoop11',port=3306, user='root', password='123456',database='test1')

# 创建游标对象
db_cursor=db_connection.cursor()
# 增加
# sql="insert into stu(stu_id,stu_name,age,gender) values (%s, %s, %s, %s)"
# db_cursor.execute(sql,(2,'xiaoMing',34,'男'))
# db_cursor.execute('insert into stu(stu_id,stu_name,age,gender) values(%s,%s,%s,%s)',(4,'zsss',18,'男'))
# 删除
# db_cursor.execute('delete from stu where stu_id = %s',4)
# 修改
# db_cursor.execute("update stu set stu_name = %s,age=%s where stu_id = %s",('ww',22,3))

sql = 'select * from stu'
db_cursor.execute(sql)

# while True:
#     result = cursor.fetchone()
#     if result is None:
#         break
#     print(result)

# result = cursor.fetchmany(2)
# print(result)

result = db_cursor.fetchall()
print(result)

使用spark操作mysql数据库

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder \
        .config('hive.metastore.uris', 'thrift://hadoop11:9083') \
        .config('spark.sql.warehouse.dir', 'hdfs://hadoop11:8020/user/hive/warehouse') \
        .appName('spark操作mysql数据库').enableHiveSupport().getOrCreate()
    # 读取mysql上的数据
    props = {'user': 'root', 'password': '123456', 'driver': 'com.mysql.jdbc.Driver'}
    dataFrame=spark.read.jdbc(url="jdbc:mysql://hadoop11:3306/test1", table="funnel_name", properties=props)
    #创建临时表
    dataFrame.createTempView("funnel_name")

    sql1 = f'''
            select id from funnel_name 
        '''
    result_df = spark.sql(sql1)
    #将查询出来的id存储到一个列表中
    id_list = [row['id'] for row in result_df.collect()]
    # 打印列表
    print(id_list)

Spark读取本地文件,并写入MySQL中的 表中,读取MySQL中的表

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    spark = (SparkSession.builder
             .master("local[*]").config("spark.driver.host","localhost")
             .appName("测试")
             .getOrCreate())
    # 读取本地文件
    df = spark.read.json(r"E:\bigdata\code\spark\code\sql\data\a.json")
    props = {'user': 'root', 'password': '123456','driver': 'com.mysql.jdbc.Driver'}
    # 写入MySQL中的df_user
    df.write.jdbc(url='jdbc:mysql://hadoop11:3306/test1',table='df_user',properties=props)
    # 读取mysql数据库上的df_user表
    df1=spark.read.jdbc(url="jdbc:mysql://hadoop11:3306/test1", table="df_user", properties=props)
    # 显示
    df1.show()
    spark.stop()

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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