spark的sql读取mysql

要使用Spark读取MySQL中的数据，可以使用以下步骤：
1. 导入所需的库和类，包括 `pyspark.sql` 和 `pyspark.sql.functions`。
2. 创建一个SparkSession对象，可以使用`SparkSession.builder()`方法。
3. 使用`config`方法来配置连接MySQL的属性，例如主机名、端口、数据库名称等。可以使用`option`方法来设置这些属性。例如，`option("url", "jdbc:mysql://hadoop1:3306/testdb")`可以设置连接的URL。
4. 使用`option`方法设置驱动程序，例如`option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")`。
5. 使用`load`方法加载数据。例如，`load("jdbc", options=options)`可以加载MySQL中的数据。
6. 使用`sql`方法执行SQL查询。
7. 对结果进行处理和分析。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("Read from MySQL").getOrCreate()

# 配置连接属性
options = {
    "url": "jdbc:mysql://hadoop1:3306/testdb",
    "driver": "com.mysql.jdbc.Driver"
}

# 读取MySQL中的数据
df = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()

# 执行SQL查询
result = df.select("column1", "column2").filter(df.column1 > 10)

# 处理和分析结果
# ...

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

在上面的代码中，`options`字典中的属性可以根据具体的MySQL连接进行调整，例如更改主机名、端口和数据库名称等。然后使用`load`方法加载数据，`format("jdbc")`表示使用JDBC连接。然后可以使用`sql`方法执行SQL查询，并对结果进行处理和分析。最后，使用`stop`方法关闭SparkSession对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [11.9 spark SQL读取MySQL数据](https://blog.csdn.net/u011418530/article/details/81697589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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