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

在VMware实操考试中，首先你需要确保已有一个准备好的数据源，通常这包括每年的订单数量和销售额的数据。这个数据可以是CSV文件、Excel表格或者其他格式，需要导入到Spark Shell中处理。

步骤1：数据预处理
- 使用Spark Shell（一种基于Scala或Python的交互式环境）连接到MySQL数据库。你需要安装Spark SQL库，以便能够读取和写入数据库。

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 连接MySQL
spark.conf.set("spark.jars.packages", "mysql:mysql-connector-java:8.0.24")
df_mysql = spark.read.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database") \
    .option("dbtable", "your_table") \
    .option("user", "your_username") \
    .option("password", "your_password") \
    .load()

步骤2：读取和清洗数据
加载数据后，如果数据包含每年订单数量和销售额的信息，可以直接操作DataFrame，例如筛选、分组等。

步骤3：写入MySQL
将处理后的数据写回MySQL，确保字段匹配表结构。

df_processed.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/your_database", "your_processed_table", mode="overwrite")

步骤4：Jupyter Notebook中的数据可视化
- 导入必要的数据可视化库，如Pandas DataFrame用matplotlib或seaborn，或者更现代的Plotly、Matplotlib、Seaborn或Bokeh。
- 根据需求生成图表，比如年份-订单数量折线图、销售额柱状图等。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将Spark DataFrame转换成Pandas DataFrame
pdf = df_processed.toPandas()

# 可视化示例
plt.plot(pdf['year'], pdf['order_count'])
plt.title('Order Count by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Orders')
plt.show()