1、使用spark来处理CSV文件，写入mysql表当中

Spark是一个强大的大数据处理框架，可以方便地读取和操作CSV文件，然后将数据加载到MySQL数据库中。以下是基本步骤：

1. **读取CSV文件**：
使用`pyspark.sql.functions.read_csv()`函数从本地或HDFS读取CSV文件。例如：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   df_csv = spark.read.format("csv") \
           .option("header", "true") \  # 如果第一行包含列名
           .option("inferSchema", "true") \  # 自动推断数据类型
           .load("path_to_your_file.csv")

2. **数据转换和清洗**：
根据需要对DataFrame进行数据预处理，如缺失值处理、类型转换等。

3. **建立连接到MySQL**：
首先安装PyODBC库（如果尚未安装），然后创建一个连接：

   import pyodbc

   connection_string = f"DRIVER={{MySQL}};SERVER=your_server;DATABASE=your_database;UID=your_username;PWD=your_password"
   conn = pyodbc.connect(connection_string)

4. **写入MySQL**：
使用`df_csv.write.jdbc()`方法将DataFrame写入MySQL表：

   df_csv.write.jdbc(url="jdbc:mysql://localhost/your_table",
                     table="your_table_name",
                     mode="append",  # 或者"overwrite"覆盖原有数据
                     properties={"dbtable": "your_table_name", "driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"})

5. **关闭连接**：

   conn.close()