用spark对天气数据.csv文件进行平均最高温度,平均最低温度的分析,文件字段为日期 星期 最高温度 最低温度 天气 风向,把生成出来的结果存储到MySQL,用scala编写
时间: 2024-03-22 17:42:43 浏览: 59
好的,这个问题需要分为两个部分来回答。第一部分是用Spark对CSV文件进行分析,第二部分是将结果存储到MySQL中。
### 用Spark对CSV文件进行分析
首先,我们需要导入 Spark SQL 和 JDBC 相关的库:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.functions._
```
然后,我们可以创建一个 SparkSession 对象:
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Weather Analysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
```
接着,我们可以读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame:
```scala
val weather = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("path/to/weather.csv")
```
需要注意的是,这里我们将第一行作为表头,并且让 Spark 推断每列的数据类型。
接下来,我们可以使用 Spark SQL 中的聚合函数来计算平均最高温度和平均最低温度:
```scala
val result = weather.agg(avg("最高温度"), avg("最低温度"))
```
最后,我们可以将结果显示出来:
```scala
result.show()
```
### 将结果存储到MySQL中
首先,我们需要定义一个 Properties 对象来存储连接 MySQL 数据库的相关配置信息:
```scala
val props = new Properties()
props.setProperty("user", "username")
props.setProperty("password", "password")
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
```
需要将上面的 `username` 和 `password` 替换为实际的用户名和密码。
接下来,我们可以使用 Spark SQL 中的 JDBC 方法将结果写入到 MySQL 数据库中:
```scala
result.write
.mode("overwrite")
.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "weather_analysis", props)
```
需要将上面的 `mydatabase` 替换为实际的数据库名,`weather_analysis` 替换为实际的表名。
完整代码如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.functions._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Weather Analysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val weather = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("path/to/weather.csv")
val result = weather.agg(avg("最高温度"), avg("最低温度"))
val props = new Properties()
props.setProperty("user", "username")
props.setProperty("password", "password")
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
result.write
.mode("overwrite")
.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "weather_analysis", props)
```