Spark Sql 连接mysql
我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/03/21/sparkMysql/
1、基本概念和用法（摘自spark官方文档中文版）
Spark SQL 还有一个能够使用 JDBC 从其他数据库读取数据的数据源。当使用 JDBC 访问其它数据库时，应该首选 JdbcRDD。这是因为结果是以数据框（DataFrame）返回的，且这样 Spark SQL操作轻松或便于连接其它数据源。因为这种 JDBC 数据源不需要用户提供 ClassTag，所以它也更适合使用 Java 或 Python 操作。（注意，这与允许其它应用使用 Spark SQL 执行查询操作的 Spark SQL JDBC 服务器是不同的）。
使用 JDBC 访问特定数据库时，需要在 spark classpath 上添加对应的 JDBC 驱动配置。例如，为了从 Spark Shell 连接 postgres，你需要运行如下命令 :
bin/spark-shell --driver-class-path postgresql-9.4.1207.jar --jars postgresql-9.4.1207.jar通过调用数据源API，远程数据库的表可以被加载为DataFrame 或Spark SQL临时表。支持的参数有 :
| 属性名 | 含义 |
|---|---|
| url | 要连接的 JDBC URL。 |
| dbtable | 要读取的 JDBC 表。 注意，一个 SQL 查询的 From 分语句中的任何有效表都能被使用。例如，既可以是完整表名，也可以是括号括起来的子查询语句。 |
| driver | 用于连接 URL 的 JDBC 驱动的类名。 |
| partitionColumn, lowerBound, upperBound, numPartitions | 这几个选项，若有一个被配置，则必须全部配置。它们描述了当从多个 worker 中并行的读取表时，如何对它分区。partitionColumn 必须时所查询表的一个数值字段。注意，lowerBound 和 upperBound 都只是用于决定分区跨度的，而不是过滤表中的行。因此，表中的所有行将被分区并返回。 |
| fetchSize | JDBC fetch size，决定每次读取多少行数据。 默认将它设为较小值（如，Oracle上设为 10）有助于 JDBC 驱动上的性能优化。 |
2、scala代码实现连接mysql
2.1 添加mysql 依赖
在sbt 配置文件里添加：
"mysql" % "mysql-connector-java" % "6.0.6"然后执行：
sbt eclipse2.2 建表并初始化数据
DROP TABLE IF EXISTS `USER_T`;
CREATE TABLE `USER_T` (
`ID` INT(11) NOT NULL,
`USER_NAME` VARCHAR(40) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=UTF8; INSERT INTO `USER_T`(`ID`,`USER_NAME`) VALUES (1,'测试1');
INSERT INTO `USER_T`(`ID`,`USER_NAME`) VALUES (2,'测试2');
2.3 代码
2.3.1 查询
package com.dkl.leanring.spark.sql
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* spark查询mysql测试
*/
object MysqlQueryDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("MysqlQueryDemo").master("local").getOrCreate()
val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://192.168.44.128:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8")
.option("dbtable", "USER_T")
.option("user", "root")
.option("password", "Root-123456")
.load()
jdbcDF.show()
}
}
2.3.2 插入数据
新建USER_T.csv,造几条数据如图：
（需将csv的编码格式转为utf-8,否则spark读取中文乱码，转码方法见：https://jingyan.baidu.com/article/fea4511a092e53f7bb912528.html） 
package com.dkl.leanring.spark.sql
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import java.util.Properties
/**
* 从USER_T.csv读取数据并插入的mysql表中
*/
object MysqlInsertDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("MysqlInsertDemo").master("local").getOrCreate()
val df = spark.read.option("header", "true").csv("src/main/resources/scala/USER_T.csv")
df.show()
val url = "jdbc:mysql://192.168.44.128:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
val prop = new Properties()
prop.put("user", "root")
prop.put("password", "Root-123456")
df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url, "USER_T", prop)
}
}
再查询一次，就会发现表里多了几条数据
3、注意
上面的代码在本地eclipse运行是没有问题的,如果放在服务器上用spark-submit提交的话，可能会报异常
java.sql.SQLException:No suitable driver解决方法是在代码里添加
mysql:
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")oracle:
.option("driver", "oracle.jdbc.driver.OracleDriver")具体可参考我的另一篇博客：spark-submit报错:Exception in thread “main” java.sql.SQLException:No suitable driver
