VMware实操考试：将每年订单数量以及销售额写入到MySQL数据库中并进行可视化。 数据源是否准备好 spark-shell编程写入MySQL 在Jupyter notebook中编程可视化数据库中的数据

VMware 实操考试通常涉及实际操作环境和编程技能的应用。首先，你需要准备一个Spark Shell实例，这通常是一个基于Apache Spark的数据处理引擎。在这个环境中，你可以使用Scala或Python编写脚本，比如`pyspark`或`spark-submit`命令行工具来连接MySQL数据库。

假设数据源已经存在，例如CSV文件或其他结构化的数据，你可以通过以下步骤进行：

1. **连接MySQL数据库**：
使用Spark SQL库（`sqlContext`），可以创建DataFrame从MySQL读取数据，如：

   val df = spark.read.format("jdbc")
       .option("url", "jdbc:mysql://<your_url>")
       .option("dbtable", "<your_table_name>")
       .option("user", "<username>")
       .option("password", "<password>")
       .load()

2. **插入到MySQL**：
确保每年的订单数量和销售额字段已清洗为适合SQL插入的形式，然后将数据写回数据库：

   df.createOrReplaceTempView("orders")
   spark.sql("INSERT INTO sales (yearly_orders, sales_amount) SELECT * FROM orders")

3. **Jupyter Notebook可视化**：
切换到Jupyter Notebook环境中，你可以利用诸如`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`等库来绘制图表。例如，展示年度订单量的趋势图：

   import pandas as pd
   from plotly.express import line_chart

   sql_df = spark.sql("SELECT YEAR(order_date), COUNT(*) AS yearly_orders FROM orders GROUP BY YEAR(order_date)")
   fig = line_chart(pd.DataFrame(sql_df.collect(), columns=['Year', 'Yearly Orders']))
   fig.show()

记得替换上述代码中的URL、表名、用户名、密码以及具体的字段名称。