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SparkSQL数据源

作者：Gausst松鼠会 | 2024-05-12 19:00:17

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SparkSQL数据源

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第1关：SparkSQL加载和保存

任务描述

相关知识

加载数据

直接在文件上运行SQL

保存到路径

保存模式介绍

保存到持久表

存储和排序或分区

编程要求

测试说明

第2关：Parquet文件介绍

任务描述

相关知识

编程方式加载Parquet文件

Parquet分区

结构合并

元数据刷新

参数配置

编程要求

测试说明

第3关：json文件介绍

任务描述

相关知识

json文件介绍

编程要求

测试说明

第4关：JDBC读取数据源

任务描述

相关知识

使用JDBC如何读取数据源

编程要求

测试说明

第1关：SparkSQL加载和保存

任务描述

本关任务：编写一个SparkSQL程序，完成加载和保存数据。

`Scala/Java`	含义
`SaveMode.ErrorIfExists` （默认）	将`Dataset`保存到数据源时，如果数据已存在，则会引发异常。
`SaveMode.Append`	将`Dataset`保存到数据源时，如果数据/表已存在，则Dataset的内容应附加到现有数据。
`SaveMode.Overwrite`	覆盖模式意味着在将`Dataset`保存到数据源时，如果数据/表已经存在，则预期现有数据将被`Dataset`的内容覆盖。
`SaveMode.Ignore`	忽略模式意味着在将`Dataset`保存到数据源时，如果数据已存在，则预期保存操作不会保存`Dataset`的内容而不会更改现有数据。这与`CREATE TABLE IF NOT EXISTSSQL`中的类似。

编程要求

在右侧编辑器补充代码，加载people.json文件，以覆盖的方式保存到people路径里，继续加载people1.json文件，以附加的方式保存到people路径里，最后以表格形式显示people里前20行Dataset。

people.json、people1.json文件内容分别如下:

{"age":21,"name":"张三", "salary":"3000"}
{"age":22,"name":"李四", "salary":"4500"}
{"age":23,"name":"王五", "salary":"7500"}

{"name":"Michael", "salary":"6000"}
{"name":"Andy", "age":30 , "salary":"9000"}
{"name":"Justin", "age":19 , "salary":"6900"}

测试说明

平台将对你编写的代码进行评测：

预期输出：

+----+-------+------+
| age| name|salary|
+----+-------+------+
| 21| 张三| 3000|
| 22| 李四| 4500|
| 23| 王五| 7500|
|null|Michael| 6000|
| 30| Andy| 9000|
| 19| Justin| 6900|
+----+-------+------+


package com.educoder.bigData.sparksql2;
 
import org.apache.spark.sql.AnalysisException;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
 
 
public class Test1 {
	
	public static void main(String[] args) throws AnalysisException {
		SparkSession  spark  =  SparkSession 
				  .builder()
				  .appName("test1")
				  .master("local")
				  .getOrCreate();
		/********* Begin *********/
		
		spark.read().format("json").load("people.json").write().mode(SaveMode.Append).save("people");  
 
        spark.read().format("json").load("people1.json").write().mode(SaveMode.Append).save("people");  
 
        spark.read().load("people").show();  
 
 
             
		
		
		
		
		/********* End *********/
	}
 
	
 
}

第2关：Parquet文件介绍

任务描述

本关任务：编写Parquet分区文件，并输出表格内容

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：

编程方式加载Parquet文件
Parquet分区
结构合并
元数据刷新
Parquet参数配置

编程方式加载Parquet文件

Parquet是一种柱状格式，许多其他数据处理系统都支持它。Spark SQL支持读取和写入Parquet文件，这些文件自动保留原始数据的模式。在编写 Parquet文件时，出于兼容性原因，所有列都会自动转换为可为空：

import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
Dataset<Row> peopleDF = spark.read().json("examples/src/main/resources/people.json");
//Dataset写入到Parquet文件
peopleDF.write().parquet("people.parquet");
//读入上面创建的Parquet文件。
//Parquet文件是自描述的，因此保留了模式
//加载Parquet文件的结果也是Dataset
Dataset<Row> parquetFileDF = spark.read().parquet("people.parquet");
// Parquet文件也可用于创建临时视图，然后在SQL语句
parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile");
Dataset<Row> namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19");
Dataset<String> namesDS = namesDF.map(
(MapFunction<Row, String>) row -> "Name: " + row.getString(0),
Encoders.STRING());
namesDS.show();
// +------------+
// | value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+

Parquet分区

表分区是Hive等系统中常用的优化方法。在分区表中，数据通常存储在不同的目录中，分区列值在每个分区目录的路径中编码。所有内置文件源（包括Text / CSV / JSON / ORC / Parquet）都能够自动发现和推断分区信息。

例如，我们可以使用以下目录结构将所有以前使用的填充数据存储到分区表中，使用两个额外的列，gender和country作为分区列：

path
└── to
└── table
├── gender=male
│ ├── ...
│ │
│ ├── country=US
│ │ └── data.parquet
│ ├── country=CN
│ │ └── data.parquet
│ └── ...
└── gender=female
├── ...
│
├── country=US
│ └── data.parquet
├── country=CN
│ └── data.parquet
└── ...

通过SparkSession.read.parquet或者SparkSession.read.load方法读取路径path/to/table，Spark SQL将自动从路径中提取分区信息。返回的 Dataset的结构信息为：

root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- gender: string (nullable = true)
|-- country: string (nullable = true)

请注意，分区列的数据类型是自动推断的。目前，支持数字数据类型，日期，时间戳和字符串类型。有时，可能不希望自动推断分区列的数据类型。

对于这些用例，可以配置是否允许自动推断类型spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认为true。禁用类型推断后，分区列的数据类型为字符串类型。如下：

SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("Java Spark SQL基本示例")
.master("local")
.config("spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled" , "false")
.getOrCreate();
spark.read().load("people").printSchema();
// age由自动推断的数字数据类型，变成字符串类型
// root
// |-- name: string (nullable = true)
// |-- age: string (nullable = true)
// |-- gender: string (nullable = true)
// |-- country: string (nullable = true)

从Spark 1.6.0开始，分区默认只查找给定路径下的分区。对于上面的示例，如果用户传递path/to/table/gender=male给 SparkSession.read.parquet或者SparkSession.read.load，gender则不会将其视为分区列。

如果用户需要指定分区发现应该开始的基本路径，则可以basePath在option中进行设置。例如，当path / to / table / gender = male是数据的路径，用户将basePath设置为path / to / table /时，gender将成为分区列。

//不设置basePath
spark.read().load("people/age=21").printSchema();
//root
//|-- name: string (nullable = true)
//|-- salary: string (nullable = true)
//设置basePath
spark.read().option("basePath", "people").load("people/age=21").printSchema();
//root
//|-- name: string (nullable = true)
//|-- salary: string (nullable = true)
//|-- age: integer (nullable = true)

结构合并

Parquet支持模式演变。用户可以从简单模式开始，并根据需要逐渐向模式添加更多列。通过这种方式，用户可能最终得到具有不同但相互兼容的模式的多个 Parquet文件。Parquet数据源现在能够自动检测这种情况并合并所有这些文件的模式。

由于模式合并是一项相对昂贵的操作，并且在大多数情况下不是必需的，默认是关闭的。可以通过一下两个方法启用它：

option设置参数mergeSchema为true
将全局config设置spark.sql.parquet.mergeSchema为true

示例如下：

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
public static class Square implements Serializable {
private int value;
private int square;
// Getters and setters...
}
public static class Cube implements Serializable {
private int value;
private int cube;
// Getters and setters...
}
List<Square> squares = new ArrayList<>();
for (int value = 1; value <= 5; value++) {
Square square = new Square();
square.setValue(value);
square.setSquare(value * value);
squares.add(square);
}
// 创建一个简单的Dateset，存储到一个分区目录中
Dataset<Row> squaresDF = spark.createDataFrame(squares, Square.class);
squaresDF.write().parquet("data/test_table/key=1");
List<Cube> cubes = new ArrayList<>();
for (int value = 6; value <= 10; value++) {
Cube cube = new Cube();
cube.setValue(value);
cube.setCube(value * value * value);
cubes.add(cube);
}
//在新的分区目录中创建另一个Dataset，
//添加新列并删除现有列
Dataset<Row> cubesDF = spark.createDataFrame(cubes, Cube.class);
cubesDF.write().parquet("data/test_table/key=2");
// 读取分区表
Dataset<Row> mergedDF = spark.read().option("mergeSchema", true).parquet("data/test_table");
mergedDF.printSchema();
//最终模式由Parquet文件中的所有3列组成
//分区列出现在分区目录路径中
// root
// |-- value: int (nullable = true)
// |-- square: int (nullable = true)
// |-- cube: int (nullable = true)
// |-- key: int (nullable = true)

元数据刷新

Spark SQL缓存Parquet元数据以获得更好的性能。启用Hive Metastore Parquet表转换后，还会缓存这些转换表的元数据。

如果这些表由Hive或其他外部工具更新，则需要手动刷新它们以确保元数据一致。

spark.catalog().refreshTable("my_table");

参数配置

可以使用SQL setConf上的方法SparkSession或通过SET key=value使用SQL运行命令来完成Parquet的配置。

参数名称	默认值	描述
`spark.sql.parquet.binaryAsString`	`false`	其他一些`Parquet`生成系统，特别是`Impala`，`Hive`和旧版本的`Spark SQL`，在写出`Parquet`模式时不区分二进制数据和字符串。此标志告诉`Spark SQL`将二进制数据解释为字符串，以提供与这些系统的兼容性。
`spark.sql.parquet.int96AsTimestamp`	`true`	一些`Parquet`生产系统，特别是`Impala`和`Hive`，将时间戳存储到`INT96`中。此标志告诉`Spark SQL`将`INT96`数据解释为时间戳，以提供与这些系统的兼容性。
`spark.sql.parquet.compression.codec`	`ture`	设置编写`Parquet`文件时使用的压缩编解码器。如果在特定于表的选项/属性中指定了“`compression`”或“`parquet.compression`”，则优先级为“`compression`”，“`parquet.compression`”，“`spark.sql.parquet.compression.codec`”。可接受的值包括：`none`，`uncompressed`，`snappy`，`gzip`，`lzo`，`brotli`，`lz4`，`zstd`。请注意，`zstd`需要在`Hadoop 2.9.0`之前安装`ZStandardCodec`，`brotli`需要安装`BrotliCodec`。
`spark.sql.parquet.filterPushdown`	`true`	设置为`true`时启用`Parquet`过滤器下推优化。
`spark.sql.hive.convertMetastoreParquet`	`true`	设置为`false`时，`Spark SQL`将使用`Hive SerDe`作为镶木桌而不是内置支持。
`spark.sql.parquet.mergeSchema`	`false`	如果为`true`，则`Parquet`数据源合并从所有数据文件收集的模式，否则，如果没有可用的摘要文件，则从摘要文件或随机数据文件中选取模式。
`spark.sql.parquet.writeLegacyFormat`	`false`	如果为`true`，则数据将以`Spark 1.4`及更早版本的方式写入。例如，十进制值将以`Apache Parquet`的固定长度字节数组格式写入，其他系统（如`Apache Hive`和`Apache Impala`）也使用该格式。如果为`false`，将使用`Parquet`中的较新格式。例如，小数将以基于`int`的格式写入。如果`Parquet`输出旨在用于不支持此较新格式的系统，请设置为`true`。

编程要求

在右侧编辑器补充代码，把文件people、people1存在people路径下，通过id=1和id=2进行分区，以表格方式显示前20行内容。

people.json、people1.json文件内容分别如下：

{"age":21,"name":"张三", "salary":"3000"}
{"age":22,"name":"李四", "salary":"4500"}
{"age":23,"name":"王五", "salary":"7500"}

{"name":"Michael", "salary":"6000"}
{"name":"Andy", "age":30 , "salary":"9000"}
{"name":"Justin", "age":19 , "salary":"6900"}

测试说明

平台将对你编写的代码进行评测：

预期输出：

+----+-------+------+---+
| age| name|salary| id|
+----+-------+------+---+
| 21| 张三| 3000| 1|
| 22| 李四| 4500| 1|
| 23| 王五| 7500| 1|
|null|Michael| 6000| 2|
| 30| Andy| 9000| 2|
| 19| Justin| 6900| 2|
+----+-------+------+---+


package com.educoder.bigData.sparksql2;
 
import org.apache.spark.sql.AnalysisException;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
 
 
public class Test2 {
 
	public static void main(String[] args) throws AnalysisException {
		SparkSession  spark  =  SparkSession 
				  .builder()
				  .appName("test1")
				  .master("local")
				  .getOrCreate();
		/********* Begin *********/
		
		 spark.read().format("json").load("people.json").write().parquet("people/id=1");  
 
        spark.read().format("json").load("people1.json").write().parquet("people/id=2");  
 
        spark.read().load("people").show();     
 
        
 
		
		
		
		
		/********* End *********/
	}
 
	
 
}

第3关：json文件介绍

任务描述

本关任务：编写一个sparksql程序，统计平均薪水。

编程要求

在右侧编辑器补充代码，通过people文件和people1文件，统计薪水平均值。

people.json、people1.json文件内容分别如下:

{"age":21,"name":"张三", "salary":"3000"}
{"age":22,"name":"李四", "salary":"4500"}
{"age":23,"name":"王五", "salary":"7500"}

{"name":"Michael", "salary":"6000"}
{"name":"Andy", "age":30 , "salary":"9000"}
{"name":"Justin", "age":19 , "salary":"6900"}

测试说明

平台将对你编写的代码进行评测：

预期输出：

+---------------------------+
|avg(CAST(salary AS DOUBLE))|
+---------------------------+
| 6150.0|
+---------------------------+


package com.educoder.bigData.sparksql2;
 
import org.apache.spark.sql.AnalysisException;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
 
 
public class Test3 {
	
	public static void main(String[] args) throws AnalysisException {
		SparkSession  spark  =  SparkSession 
				  .builder()
				  .appName("test1")
				  .master("local")
				  .getOrCreate();
		/********* Begin *********/
		
		
        spark.read().format("json").load("people.json").createOrReplaceTempView("people");  
 
        spark.read().format("json").load("people1.json").createOrReplaceTempView("people1");  
 
        spark.sql("select avg(salary) from ( select salary from people union all select salary from people1) a").show();  
 
		
		
		
		
		/********* End *********/
		
	}
 
	
 
}

第4关：JDBC读取数据源

任务描述

本关任务：编写sparksql程序，保存文件信息到mysql，并从mysql进行读取。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握如何使用JDBC读取数据源。

使用JDBC如何读取数据源

Spark SQL 还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源，与使用JdbcRDD相比，此功能应该更受欢迎。这是因为结果作为DataSet返回，可以在Spark SQL中轻松处理，也可以与其他数据源连接。

JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供 ClassTag。（请注意，这与Spark SQL JDBC服务器不同，后者允许其他应用程序使用Spark SQL运行查询）。

首先，您需要在spark类路径中包含特定数据库的JDBC驱动程序。例如，要从 Spark Shell连接到postgres，您将运行以下命令：

bin/spark-shell --driver-class-path postgresql-9.4.1207.jar --jars postgresql-9.4.1207.jar

可以使用Data Sources API将远程数据库中的表加载为Dataset或Spark SQL临时视图。用户可以在数据源选项中指定JDBC连接属性。 user 和 password通常作为用于登录数据源的连接属性提供。除连接属性外，Spark 还支持以下不区分大小写的选项：

常量名称	含义
url	要连接的JDBC URL。可以在URL中指定特定于源的连接属性。例如，jdbc:postgresql://localhost/test?user=fred&password=secret
dbtable	应该读取或写入的JDBC表。请注意，在读取路径中使用它时，可以使用在FROMSQL查询的子句中有效的任何内容。例如，您也可以在括号中使用子查询，而不是完整的表。不允许同时指定`dbtable`和`query`选项。
query	将用于将数据读入Spark的查询。指定的查询将被括起来并在FROM子句中用作子查询。Spark还会为子查询子句分配别名。
driver	用于连接到此URL的JDBC驱动程序的类名。
partitionColumn, lowerBound, upperBound	如果指定了任何选项，则必须全部指定这些选项。另外， numPartitions必须指定。它们描述了在从多个工作者并行读取时如何对表进行分区。 partitionColumn必须是相关表中的数字，日期或时间戳列。请注意，lowerBound和upperBound只是用来决定分区步幅，而不是在表中过滤行。因此，表中的所有行都将被分区并返回。此选项仅适用于阅读。
numPartitions	表读取和写入中可用于并行的最大分区数。这还确定了最大并发JDBC连接数。如果要写入的分区数超过此限制，我们通过coalesce(numPartitions)在写入之前调用将其减少到此限制。
queryTimeout	驱动程序等待Statement对象执行到指定秒数的秒数。零意味着没有限制。在写入路径中，此选项取决于JDBC驱动程序如何实现API setQueryTimeout，例如，h2 JDBC驱动程序检查每个查询的超时而不是整个JDBC批处理。它默认为0。
fetchsize	JDBC提取大小，用于确定每次往返要获取的行数。这可以帮助JDBC驱动程序的性能，默认为低读取大小（例如，Oracle有10行）。此选项仅适用于阅读。
batchsize	JDBC批处理大小，用于确定每次往返要插入的行数。这可以帮助JDBC驱动程序的性能。此选项仅适用于书写。它默认为1000。
isolationLevel	事务隔离级别，适用于当前连接。它可以是一个NONE，READ_COMMITTED，READ_UNCOMMITTED，REPEATABLE_READ，或SERIALIZABLE，对应于由JDBC的连接对象定义，缺省值为标准事务隔离级别READ_UNCOMMITTED。此选项仅适用于书写。请参阅文档java.sql.Connection。
sessionInitStatement	在向远程数据库打开每个数据库会话之后，在开始读取数据之前，此选项将执行自定义SQL语句（或PL / SQL块）。使用它来实现会话初始化代码。例：option("sessionInitStatement", """BEGIN execute immediate 'alter session set "_serial_direct_read"=true'; END;""")
truncate	这是JDBC编写器相关选项。当SaveMode.Overwrite启用时，此选项会导致火花截断，而不是删除和重建其现有的表。这可以更有效，并防止删除表元数据（例如，索引）。但是，在某些情况下，例如新数据具有不同的架构时，它将无法工作。它默认为false。此选项仅适用于书写。
cascadeTruncate	这是JDBC编写器相关选项。如果JDBC数据库（PostgreSQL和Oracle目前）启用并支持，则此选项允许执行a TRUNCATE TABLE t CASCADE（在TRUNCATE TABLE ONLY t CASCADE执行PostgreSQL的情况下执行a以防止无意中截断后代表）。这将影响其他表，因此应谨慎使用。此选项仅适用于书写。它默认为有问题的JDBC数据库的默认级联截断行为，isCascadeTruncate在每个JDBCDialect中指定。
createTableOptions	这是JDBC编写器相关选项。如果指定，则此选项允许在创建表时设置特定于数据库的表和分区选项（例如，CREATE TABLE t (name string) ENGINE=InnoDB.）。此选项仅适用于书写。
createTableColumnTypes	创建表时要使用的数据库列数据类型而不是默认值。数据类型信息应以与CREATE TABLE列语法相同的格式指定（例如："name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")。指定的类型应该是有效的spark sql数据类型。此选项仅适用于写入。
customSchema	用于从JDBC连接器读取数据的自定义架构。例如，"id DECIMAL(38, 0), name STRING"。您还可以指定部分字段，其他字段使用默认类型映射。例如，"id DECIMAL(38, 0)"。列名应与JDBC表的相应列名相同。用户可以指定Spark SQL的相应数据类型，而不是使用默认值。此选项仅适用于阅读。
pushDownPredicate	用于启用或禁用谓词下推到JDBC数据源的选项。默认值为true，在这种情况下，Spark会尽可能地将过滤器下推到JDBC数据源。否则，如果设置为false，则不会将过滤器下推到JDBC数据源，因此所有过滤器都将由Spark处理。当Spark通过比JDBC数据源更快地执行谓词过滤时，谓词下推通常会被关闭。

//注意：可以通过load / save或jdbc方法实现JDBC加载和保存
//从JDBC源
Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
.option("dbtable", "schema.tablename")
.option("user", "username")
.option("password", "password")
.load();
Properties connectionProperties = new Properties();
connectionProperties.put("user", "username");
connectionProperties.put("password", "password");
Dataset<Row> jdbcDF2 = spark.read()
.jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);
//将数据保存到mysql源
jdbcDF.write()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&cha\fracterEncoding=utf-8")
.option("dbtable", "schema.tablename")
.option("user", "username")
.option("password", "password")
.save();
jdbcDF2.write()
.jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);
//写入
jdbcDF.write()
.option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")
.jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);

编程要求

在右侧编辑器补充代码，读取people、people1文件到mysql的people表,并从people表里读取内容，以表格方式显示前20行内容。

people.json、people1.json文件内容分别如下:

{"age":21,"name":"张三", "salary":"3000"}
{"age":22,"name":"李四", "salary":"4500"}
{"age":23,"name":"王五", "salary":"7500"}

{"name":"Michael", "salary":"6000"}
{"name":"Andy", "age":30 , "salary":"9000"}
{"name":"Justin", "age":19 , "salary":"6900"}

测试说明

平台将对你编写的代码进行评测：

预期输出：

+----+-------+------+
| age| name|salary|
+----+-------+------+
| 21| 张三| 3000|
| 22| 李四| 4500|
| 23| 王五| 7500|
|null|Michael| 6000|
| 30| Andy| 9000|
| 19| Justin| 6900|
+----+-------+------+


package com.educoder.bigData.sparksql2;
 
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
 
 
public class Test4 {
 
	public static void case4(SparkSession spark) {
		
		/********* Begin *********/
		
		
		Dataset<Row> load = spark.read().format("json").load("people.json");  
 
        load.write()  
 
          .format("jdbc")  
 
          .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8")  
 
          .option("dbtable", "people")  
 
          .option("user", "root")  
 
          .option("password", "123123")  
 
          .mode(SaveMode.Overwrite)  
 
          .save();  
 
        Dataset<Row> load1 = spark.read().format("json").load("people1.json");  
 
        load1.write()  
 
          .format("jdbc")  
 
          .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8")  
 
          .option("dbtable", "people")  
 
          .option("user", "root")  
 
          .option("password", "123123")  
 
          .mode(SaveMode.Append)  
 
          .save();  
 
        Dataset<Row> load2 = spark.read()  
 
        .format("jdbc")  
 
          .option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8")  
 
          .option("dbtable", "people")  
 
          .option("user", "root")  
 
          .option("password", "123123").load();  
 
        load2.show();  
 
    
 
		
		
		
		/********* End *********/
	}
	
 
}

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