第68课：SparkSQL JDBC实战详解学习笔记_org.apache.spark.sql.jdbc

第68课：SparkSQL JDBC实战详解学习笔记

本期内容：

1 SparkSQL操作关系型数据库的意义

2 SparkSQL操作关系型数据库实战

 

一．使用Spark通过JDBC操作数据库

SparkSQL可以通过JDBC从传统关系型数据库中读写数据，读取数据后直接生成的是DataFrame，然后再加上借助于Spark内核的丰富的API来进行各种操作。

不通过SparkSQL，直接通过RDD也可以操作Mysql。

二．通过Java实战SparkSQL操作Mysql数据库。

package com.dt.spark.SparkApps.sql;

 

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

import java.util.ArrayList;

import java.util.Iterator;

import java.util.List;

 

import org.apache.spark.SparkConf;

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;

import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

import org.apache.spark.api.java.function.Function;

import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;

import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import org.apache.spark.sql.DataFrame;

import org.apache.spark.sql.DataFrameReader;

import org.apache.spark.sql.Row;

import org.apache.spark.sql.RowFactory;

import org.apache.spark.sql.SQLContext;

import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;

import org.apache.spark.sql.types.StructField;

import org.apache.spark.sql.types.StructType;

 

import scala.Tuple2;

 

public class SparkSQLJDBC2Mysql {

 

public static void main(String[] args) {

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkSQLJDBC2Mysql");

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

/**

 * 1.通过format