sparksession访问oracle

要使用SparkSession访问Oracle数据库，需要遵循以下步骤：

1. 下载并安装Oracle JDBC驱动程序，将其添加到Spark Classpath中。

2. 在SparkSession中添加Oracle JDBC驱动程序的依赖项。例如，如果您使用Maven，则可以添加以下依赖项：

<dependency>
    <groupId>com.oracle.jdbc</groupId>
    <artifactId>ojdbc8</artifactId>
    <version>12.2.0.1</version>
</dependency>

3. 在SparkSession中创建一个DataFrame，将其读入Oracle表中的数据。例如：

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Access Oracle using Spark")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate()

val df = spark.read.format("jdbc")
    .option("url", "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/orcl")
    .option("dbtable", "EMPLOYEES")
    .option("user", "username")
    .option("password", "password")
    .load()

这将创建一个名为"EMPLOYEES"的表的DataFrame，它存储在Oracle数据库中，并使用提供的用户名和密码进行身份验证。

4. 执行其他Spark操作（例如过滤、聚合等）以分析数据。

5. 将结果写回到Oracle表中。例如：

df.write.format("jdbc")
    .option("url", "jdbc:oracle:thin:@//localhost:1521/orcl")
    .option("dbtable", "EMPLOYEES_BACKUP")
    .option("user", "username")
    .option("password", "password")
    .mode(SaveMode.Overwrite)
    .save()

这将DataFrame写入名为"EMPLOYEES_BACKUP"的表中，它存储在Oracle数据库中，并使用提供的用户名和密码进行身份验证。在此示例中，SaveMode设置为Overwrite，因此将覆盖任何现有数据。