Spark读写MySQL数据库
使用Spark读写MySQL数据
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Spark读写MySQL数据库
文章目录
一、读取数据库
（一）通过RDD的方式读取MySQL数据库
四要素：驱动、连接地址、账号密码
import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.sql.DriverManager
/**
* 使用RDD读取MySQL数据库
*/
object spark_read_mysql {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkSession，作用：连接Spark
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]") //指定运行的方式
.appName("spark_read_mysql") //程序的名字
.getOrCreate()
//创建SparkContext
val sc = spark.sparkContext
//驱动名称
val driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
//连接信息
val url = "jdbc:mysql://192.168.80.145:3306/test"
//用户名
val username = "root"
//密码
val password = "123456"
//具体的SQL查询语句
val sql = "select * from t_user where id>=? and id<=?"
//查询
val rsRDD = new JdbcRDD(
sc,
()=>{
//加载驱动
Class.forName(driver)
//创建和MySQL数据库的连接
DriverManager.getConnection(url,username,password)
},
//需要执行的SQL语句
sql,
//查询的开始行
1,
//查询的结束行
20,
//运行几个分区执行
2,
//返回值的处理（将返回值变为RDD的元素），数字从1开始，表示字段的编号
rs => (rs.getInt(1),rs.getString(2),rs.getInt(3))
)
//将RDD的元素打印在终端
rsRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}
}
（二）通过DataFrame的方式读取MySQL数据库
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 使用DataFrame读取MySQL数据库
*/
object spark_read_mysql2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkSession，作用：连接Spark
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")//指定运行的方式
.appName("spark_read_mysql2")//程序的名字
.getOrCreate()
//创建DataFrame
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url","jdbc:mysql://192.168.80.145:3306/test")//指定连接
.option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")//指定驱动
.option("user","root")//指定连接的用户
.option("password","123456")//指定连接的用户的密码
.option("dbtable","t_user")//查询的表
.load()//加载数据库表
//在终端显示DataFrame的内容
jdbcDF.show()
}
}
二、添加数据到MySQL
（一）通过RDD的方式插入数据到MySQL
每个分区执行一次创建连接和关闭连接
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.sql.DriverManager
/**
* 使用RDD插入数据到MySQL，RDD的每个元素都会执行一次创建连接和关闭连接
*/
object spark_write_mysql {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkSession，作用：连接Spark
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]") //指定运行的方式
.appName("spark_write_mysql") //程序的名字
.getOrCreate()
//创建SparkContext
val sc = spark.sparkContext
//驱动名称
val driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
//连接信息
//?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 指定连接的参数；字符集为utf8，防止插入的数据中文乱码
val url = "jdbc:mysql://192.168.80.145:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"
//用户名
val username = "root"
//密码
val password = "123456"
//创建RDD
val rdd = sc.makeRDD(List(("zhaoba",20),("孙七",19)))
//打印RDD的元素
//rdd.collect().foreach(println)
//通过循环的方式读取RDD的每条元素，将元素插入MySQL；一个元素执行一次创建连接和插入和关闭连接
rdd.foreach {
case (name,age) =>{
//加载驱动
Class.forName(driver)
//创建和MySQL的链接
val conn = DriverManager.getConnection(url,username,password)
//添加的SQL语句
val sql = "insert into t_user(name,age) values(?,?)"
//给SQL语句配置参数
val ps = conn.prepareStatement(sql)
//根据参数的类型配置参数
ps.setString(1,name)
ps.setInt(2,age)
//执行SQL语句
ps.executeUpdate()
//关闭连接
ps.close()
conn.close()
}
}
sc.stop()
}
}
（二）通过RDD的方式插入数据到MySQL 2
每个分区执行一次创建连接和关闭连接
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.sql.DriverManager
/**
* 使用RDD插入数据到MySQL，RDD的每个分区执行一次创建连接和关闭连接；推荐
*/
object spark_write_mysql2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkSession，作用：连接Spark
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]") //指定运行的方式
.appName("spark_write_mysql2") //程序的名字
.getOrCreate()
//创建SparkContext
val sc = spark.sparkContext
//驱动名称
val driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
//连接信息
//?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 指定连接的参数；字符集为utf8，防止插入的数据中文乱码
val url = "jdbc:mysql://192.168.80.145:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8"
//用户名
val username = "root"
//密码
val password = "123456"
//创建RDD
val rdd = sc.makeRDD(List(("zhaoba",20),("孙七",19)))
//打印RDD的元素
//rdd.collect().foreach(println)
//通过循环的方式读取RDD的每个分区，将元素插入MySQL；一个分区执行一次创建连接和关闭连接
rdd.foreachPartition {
datas =>{
//加载驱动
Class.forName(driver)
//创建和MySQL的链接
val conn = DriverManager.getConnection(url,username,password)
//添加的SQL语句
val sql = "insert into t_user(name,age) values(?,?)"
//给SQL语句配置参数
val ps = conn.prepareStatement(sql)
//根据参数的类型配置参数
datas.foreach{
case (name,age)=>{
ps.setString(1,name)
ps.setInt(2,age)
//执行SQL语句
ps.executeUpdate()
}
}
//关闭连接
ps.close()
conn.close()
}
}
sc.stop()
}
}
（三）使用DataFrame插入数据到MySQL
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
/**
* 使用DataFrame插入数据到MySQL
*/
object spark_write_mysql3 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkSession，作用：连接Spark
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local[*]") //指定运行的方式
.appName("spark_write_mysql3") //程序的名字
.getOrCreate()
//1.创建DataFrame
//1.1 schema
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType,true),StructField("age",IntegerType,true)))
//1.2 行rows
//1.2.1 创建RDD
val dataRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array(Array("李四",20),Array("王五",20)))
//1.2.2 创建rows
val rows = dataRDD.map(x=>Row(x(0),x(1)))
//1.3 拼接表头（schema）和行内容（rows）
val df = spark.createDataFrame(rows,schema)
//2.通过DataFrame插入数据到MySQL
//如果直接使用df.write则会将整个DataFrame的表写入MySQL形成一个新表，需要注意表不能存在
//df.write.mode("append")，是以追加的方式将数据写入到已经存在的表中
df.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://192.168.80.145:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8") //指定连接
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") //指定驱动
.option("user", "root") //指定连接的用户
.option("password", "123456") //指定连接的用户的密码
.option("dbtable", "t_user2") //查询的表
.save()//保存数据
}
}
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