mysql创建一个库xxx，并授权create，select

创建一个名为xxx的数据库，并授权一个名为user的用户拥有该数据库的CREATE和SELECT权限，可以按照以下步骤操作：

1. 登录 MySQL 数据库服务器，可以使用以下命令：

   mysql -u root -p

2. 创建名为xxx的数据库，可以使用以下命令：

   CREATE DATABASE xxx;

3. 创建名为user的用户，可以使用以下命令：

   CREATE USER 'user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';

其中，password 是该用户的密码。

4. 授权该用户拥有xxx数据库的CREATE和SELECT权限，可以使用以下命令：

   GRANT CREATE, SELECT ON xxx.* TO 'user'@'localhost';

这条命令将授权给该用户在 localhost 上访问 xxx 数据库，并拥有 CREATE 和 SELECT 权限。

执行完上述步骤后，用户user就可以在 localhost 上创建 xxx 数据库的表，并可以查询该数据库的数据。

相关问题

使用hivesparkExam库，create database if not exists sparkExam:并创建自己名字拼音的表，createtable if not exists sparkExam.xxx(id intname string,gender string,age int);插入一条自己的数据，insert into xxx values(1xxxF?M?age?)将数据创建为dataframe，并保存在MySQL同名库和表中。

好的，我理解了你的问题。首先，我需要确认你所说的 "hivesparkExam" 库是指 Hive 上的数据库，而不是 Spark 上的库。因为如果是 Spark 上的库，就不能直接在 Hive 上进行操作。另外，在创建表的时候，你需要将 "xxx" 替换成你自己的名字拼音。以下是操作步骤：

1. 打开 Hive 命令行客户端，并输入以下命令创建数据库：

create database if not exists sparkExam;

2. 创建表：

create table if not exists sparkExam.xxx (
    id int,
    name string,
    gender string,
    age int
);

注意，这里的表名应该是 sparkExam.你的名字拼音，比如说如果你的名字是张三，那么表名就应该是 sparkExam.zhangsan。

3. 插入数据：

insert into sparkExam.xxx values (1, 'xxx', 'F', 28);

注意，这里的数据应该是你自己的信息。

4. 将表转换为 DataFrame：

val df = spark.sql("select * from sparkExam.xxx")

5. 将 DataFrame 保存到 MySQL 中：

df.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparkExam")
  .option("dbtable", "xxx")
  .option("user", "root")
  .option("password", "yourpassword")
  .save()

在这里，你需要将 URL、user 和 password 替换成你自己的 MySQL 连接信息。同时，注意要将 dbtable 替换成你自己的表名。这样，你就可以将 Hive 中的表保存到 MySQL 中了。

使用 hive 或 spark-sql 创建 sparkExam 库，create database if not exists sparkExam;在sparkExam库中创建自己名字拼音的表，create table if not exists sparkExam.xxx(id int,name string,gender string,age int);插入一条自己的数据，insert into xxx values(1,'xxx','F?M?','age?')。编写spark程序将数据读入并创建为 dataframe，最后保存在 MySQL 同名库和表中

好的，我会为您提供一个基于Spark的程序，实现将数据从Hive中读取，转换为DataFrame，然后将其保存到MySQL数据库中。

首先，您需要确保您的Spark集群已经连接到Hive和MySQL。然后，您可以使用以下代码将数据从Hive中读取并转换为DataFrame：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object HiveToMySQL {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("HiveToMySQL")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val df: DataFrame = spark.sql("SELECT * FROM sparkExam.xxx")
    df.show()

    val url = "jdbc:mysql://<mysql_host>:<mysql_port>/<mysql_database>"
    val table = "xxx"
    val properties = new java.util.Properties()
    properties.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
    properties.setProperty("user", "<mysql_username>")
    properties.setProperty("password", "<mysql_password>")

    df.write.mode(SaveMode.Overwrite)
      .jdbc(url, table, properties)

    spark.stop()
  }
}

其中，`<mysql_host>`、`<mysql_port>`、`<mysql_database>`、`<mysql_username>`和`<mysql_password>`需要替换为您MySQL数据库的实际信息。

您还需要将此代码打包为可执行的Jar文件，并将其提交到Spark集群中执行。执行命令如下：

spark-submit --class HiveToMySQL /path/to/your/jar/file.jar

执行成功后，您将看到数据已经被成功保存到MySQL数据库中。