pyspark连接mysql

以下是使用pyspark连接MySQL的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# MySQL连接信息
url = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
table_name = "admin"
properties = {
    "user": "root",
    "password": "root"
}

# 读取MySQL数据库中的数据
df = spark.read.jdbc(url=url, table=table_name, properties=properties)

# 展示数据
df.show()

# 释放资源
spark.stop()

以上代码中，我们首先创建了一个SparkSession，然后指定了MySQL的连接信息，包括URL、表名和用户名密码等。接着，我们使用`spark.read.jdbc()`方法读取MySQL数据库中的数据，并将其存储在一个DataFrame中。最后，我们展示了这个DataFrame中的数据，并释放了资源。

相关问题

pyspark连接mysql8

Apache PySpark 是一个用于大规模数据处理的库，它可以与 Apache Spark 结合使用，提供了一种基于 Python 的接口来操作分布式数据。连接 MySQL 8 数据库在 PySpark 中通常通过 JDBC (Java Database Connectivity) 来实现，因为 Spark 支持通过 JDBC 连接任何支持 JDBC 的数据库，包括 MySQL。

以下是一个基本步骤来在 PySpark 中连接 MySQL 8 数据库：

1. **安装PyMySQL库**：首先，你需要在你的 Python 环境中安装 PyMySQL，这是一个 Python 的 MySQL 客户端库。你可以使用 pip 命令来安装：

   pip install mysql-connector-python

2. **配置JDBC驱动**：虽然 PyMySQL 是用来连接 MySQL 的，但 PySpark 需要 JDBC 驱动。下载并添加 MySQL 的 JDBC 驱动（`mysql-connector-java`）到你的项目或者系统的 JAR 文件路径。

3. **创建 SparkSession**：在你的 PySpark 代码中，创建一个 `SparkSession`，并指定 JDBC URL、用户名和密码：

   from pyspark.sql import SparkSession
   spark = SparkSession.builder \
       .appName("PySpark_MySQL") \
       .config("spark.jars", "/path/to/mysql-connector-java.jar") \
       .getOrCreate()

确保将 `/path/to/mysql-connector-java.jar` 替换为实际的 JAR 文件路径。

4. **建立连接**：

   jdbc_url = "jdbc:mysql://your_mysql_host:port/your_database?user=username&password=password"
   df = spark.read.format("jdbc") \
           .option("url", jdbc_url) \
           .option("dbtable", "your_table_name") \
           .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \
           .load()

将 `your_mysql_host`、`port`、`your_database`、`username` 和 `password` 替换为你的 MySQL 实际信息，`your_table_name` 是你想查询的表名。

5. **执行查询**：现在你可以像操作 DataFrame 一样对加载的数据执行 SQL 查询了。

pyspark连接Mysql报错java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver

出现这个错误的原因是因为Spark默认没有加载MySQL的驱动程序。

解决方法如下：

1.在Spark的classpath中添加MySQL的驱动程序。可以将MySQL的驱动程序拷贝到$SPARK_HOME/jars目录下，或者使用--jars参数将MySQL的驱动程序添加到Spark的classpath中。

2.将MySQL的驱动程序添加到Spark的配置文件中。可以在$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf中添加如下配置：

spark.driver.extraClassPath /path/to/mysql-connector-java.jar

spark.executor.extraClassPath /path/to/mysql-connector-java.jar

其中，/path/to/mysql-connector-java.jar是MySQL的驱动程序路径。

3.在Spark代码中手动加载MySQL的驱动程序。可以在代码中添加如下代码：

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")

这样就可以解决这个问题了。