sparksql配置mysql

你可以按照以下步骤来配置 Spark SQL 使用 MySQL 数据库：

1. 首先，确保你的项目中已经包含了 MySQL 的 JDBC 驱动程序。你可以从 MySQL 官方网站下载最新的 JDBC 驱动程序 JAR 文件。

2. 将下载的 MySQL JDBC 驱动程序 JAR 文件放置在 Spark 的 `lib` 目录下，或者在启动 Spark 应用程序时，使用 `--jars` 选项指定其路径。

3. 在 Spark 应用程序中，使用以下代码片段创建一个 `SparkSession` 对象，并配置连接到 MySQL 数据库的属性：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL MySQL Example")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///tmp/spark-warehouse")
  .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive")
  .config("spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled", "false")
  .config("spark.executor.memory", "2g")
  .config("spark.driver.memory", "2g")
  .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
  .config("spark.jars.packages", "mysql:mysql-connector-java:8.0.26")
  .getOrCreate()

其中，`appName` 可以设置为你的应用程序名称，`spark.sql.warehouse.dir` 可以设置为存储 Spark 元数据的目录，`spark.sql.catalogImplementation` 可以设置为 `hive` 或 `in-memory`，具体取决于你的需求。

4. 使用以下代码片段创建一个 DataFrame，并从 MySQL 数据库中读取数据：

val df = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "yourtable")
  .option("user", "yourusername")
  .option("password", "yourpassword")
  .load()

确保将 `"url"` 替换为你的 MySQL 数据库的连接 URL，`"dbtable"` 替换为你要读取的表名，`"user"` 替换为你的 MySQL 用户名，`"password"` 替换为你的 MySQL 密码。

通过以上步骤配置 Spark SQL 使用 MySQL 数据库后，你可以使用 Spark SQL 提供的 API 来对数据进行查询和处理。