sqlContext.read().jdbc()执行带条件的sql语句

时间: 2023-06-10 19:05:39 浏览: 96
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

好的，您的第一个问题是关于带条件的SQL语句，使用sqlContext.read().jdbc()。 可以使用以下代码来执行带条件的SQL语句： ```python from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext(sc) jdbc_url = "jdbc:mysql://your_database_address:your_database_port/your_database_name" query = "(SELECT * FROM your_table WHERE your_condition) AS tmp" df = sqlContext.read.format('jdbc').options( url=jdbc_url, driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable=query, user="your_username", password="your_password").load() ``` 在这个例子中，需要将"your_database_address"、"your_database_port"、"your_database_name"、"your_table"、"your_condition"、"your_username"和"your_password"更改为您当前的实际值。 请注意，对于MySQL数据库，需要将"com.mysql.jdbc.Driver"添加到驱动程序参数中，以便正确加载驱动程序。
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public Integer countLog(String type) { DataFrame rows = sqlContext.read().jdbc(DB_URL, "tb_log", getDBProperties()). where("opt ='" + type + "'"); JavaRDD<Row> testRdd= rows.toJavaRDD(); return testRdd.collect().size(); }解释一下这段代码

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from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType if __name__ == "__main__": sc = SparkContext( 'local', 'test') spark=SQLContext(sc) jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123").load() jdbcDF.filter(jdbcDF.age>20).collect()//检测是否连接成功 studentRDD = sc.parallelize(["3 Mary F 26","4 Tom M 23"]).map(lambda line : line.split(" ")) schema = StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)]) rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(int(p[0]),p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3]))) employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) prop = {} prop['user'] = 'root' prop['password'] = '123' prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver" employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest",'employee','append', prop) jdbcDF.collect() jdbcDF.agg({"age": "max"}).show() jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

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import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity") nameMoneyDF.show(5) // calculate total sales quantity and revenue val total...

帮我debug：package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(date:String,cardId:Int,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double,cost:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/data.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toString, arr(4).toInt, arr(5).toDouble, arr(6).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName", "money") nameMoneyDF.show() // calculate total sales quantity and revenue } }

import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName", "money") // calculate total sales quantity and revenue val totalSales = nameMoneyDF.groupBy(...

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val df = sqlContext.read.json("path/to/json") // 注册为临时表 df.createOrReplaceTempView("people") // 执行SQL语句 val result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age >= 18") // 展示结果 result....
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