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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 :

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 eclipse

2.2 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