spark.read.jdbc

时间: 2023-11-13 20:04:42 浏览: 146
`spark.read.jdbc`是Apache Spark中的一个函数，用于从关系型数据库中读取数据并创建一个DataFrame对象。它需要指定数据库连接URL、表名、数据库用户名、密码等参数，可以选择性地指定分区列、分区数和查询条件等。使用该函数可以方便地将关系型数据库中的数据导入到Spark中进行分析和处理。
相关问题

2023-06-02 23:12:37 WARN NativeCodeLoader:60 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). Traceback (most recent call last): File "mysqlTest.py", line 12, in <module> jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest?useSSL=false").option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123456").load() File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/readwriter.py", line 172, in load return self._df(self._jreader.load()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o31.load. : java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverRegistry$.register(DriverRegistry.scala:45) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions$$anonfun$5.apply(JDBCOptions.scala:99) at scala.Option.foreach(Option.scala:257) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:99) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JDBCOptions.<init>(JDBCOptions.scala:35) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.JdbcRelationProvider.createRelation(JdbcRelationProvider.scala:32) at org.apache.spark.sql.execution.datasources.DataSource.resolveRelation(DataSource.scala:318) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.loadV1Source(DataFrameReader.scala:223) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:211) at org.apache.spark.sql.DataFrameReader.load(DataFrameReader.scala:167) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:357) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:238) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

这段信息是一个 Python 的错误堆栈（traceback），看起来是在使用 Spark 读取 MySQL 数据库时出现了问题。错误提示为 `java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.cj.jdbc.Driver`，说明可能缺少 MySQL 的 JDBC 驱动，需要将对应的 jar 包加入到 Spark 的 classpath 中，或者在读取数据时指定正确的驱动类。您可以参考这篇文章进行处理：[How to resolve java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver error in Spark](https://kontext.tech/column/spark/441/how-to-resolve-javalangclassnotfoundexception-commysqljdbcdriver-error-in-spark)。

spark.read().jdbc().createTempView();这段代码中通过读取jdbc中的表创建临时视图，我该如何修改才能在临时视图中添加分区字段

您可以使用Spark SQL的ALTER TABLE语句来添加分区字段，然后再通过读取jdbc中的表创建临时视图。具体的代码修改取决于您的数据库类型和表结构，建议您查看Spark SQL官方文档或者相关资料来了解如何使用ALTER TABLE语句。
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truncate 是一个用于 spark.read.format("jdbc") 的选项，用于控制读取数据时是否清空目标表的数据。 当 truncate 设置为 true 时，会在读取数据之前清空目标表的数据。这意味着，在读取之前，目标表中的...

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spark.read.load() 是 Spark 中一个通用的方法，用于加载各种数据源的数据并创建一个 DataFrame。该方法可以根据文件的格式自动推断数据源类型，无需显式指定。 你可以通过传递文件路径或数据源的连接信息来加载...

from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType if __name__ == "__main__": sc = SparkContext( 'local', 'test') spark=SQLContext(sc) jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123").load() jdbcDF.filter(jdbcDF.age>20).collect()//检测是否连接成功 studentRDD = sc.parallelize(["3 Mary F 26","4 Tom M 23"]).map(lambda line : line.split(" ")) schema = StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)]) rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(int(p[0]),p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3]))) employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) prop = {} prop['user'] = 'root' prop['password'] = '123' prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver" employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest",'employee','append', prop) jdbcDF.collect() jdbcDF.agg({"age": "max"}).show() jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

首先，通过SparkContext和SQLContext创建了一个SparkSession，然后使用Spark的JDBC连接器读取MySQL数据库中的employee表格数据，并使用filter()方法过滤出年龄大于20岁的员工数据。接着，使用parallelize()和map()...

spark = SparkSession.builder. \ master("local[*]"). \ appName("SparkSQL_Example"). \ config("spark.sql.shuffle.partitions", 2). \ config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse"). \ config("hive.metastore.uris", "thrift://node1:9083"). \ enableHiveSupport(). \ getOrCreate() df = spark.read.format("json"). \ load("../data/mini.json"). \ dropna(thresh=1, subset=["storeProvince"]). \ filter("storeProvince != 'null'"). \ filter("receivable<10000"). \ select("receivable", "storeProvince", "dateTS", "storeID", "payType") # TODO 需求一： 各省销售额统计 province_sale_df = df.groupBy("storeProvince"). \ sum("receivable"). \ withColumn("sum(receivable)", f.round("sum(receivable)", 2)). \ orderBy("sum(receivable)", ascending=False). \ show() print(type(province_sale_df)) province_sale_df.write.mode("overwrite").\ format("jdbc").\ option("url", "jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8").\ option("dbtable", "province_sale").\ option("user", "root").\ option("password", "123456").\ option("encoding", "utf-8").\ save()

在这段代码中，您正在使用SparkSession创建一个Spark应用程序，并将其连接到本地[*]主机。然后，您正在加载一个JSON文件，并在其中进行一些数据清理和筛选，然后将其分组，并按销售额对各省进行排序。接下来，您正在...

print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件，将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束，开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句，得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

10. 构造一个Spark SQL查询语句，用于将推荐结果与手机信息表关联，获取手机的品牌、价格、内存、屏幕尺寸等信息。 11. 执行Spark SQL查询语句，得到查询结果的DataFrame对象。 12. 将查询结果写入MySQL数据库中的...

object SparkML_sale { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("line").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) // val spark = new SQLContext(sc) val spark=SparkSession .builder() .config(conf)//设置操作hive的url，相当于jdbc里的url .getOrCreate() // 如果是已经处理好的结构化数据, 则可以直接使用这种方式读入数据, 但仍需要一些处理 // 文件读取出来就是 DataFrame 格式, 而不是 RDD 格式 val file: DataFrame = spark.read.format("csv").option("sep", ",").option("header", "true").load("11/data.csv") file.show()

这段代码是一个使用 Spark MLlib 库读取 CSV 文件的 Scala 代码。首先，它创建了一个 SparkConf 对象，并设置了应用程序的名称和运行模式（这里是本地模式）。接着，它创建了一个 SparkContext 对象，用于连接 Spark...

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT * from travels_detail where price!='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 对目的地列进行分组，调用聚合函数count获取每个组的个数 df = data.groupby("destination").count().orderBy("count", ascending=False) # 筛选游记中提到的前10个目的地，并将Spark数据帧转为Pandas数据帧 result_pdf = df.select("*").limit(10).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.bar(result_pdf["destination"], result_pdf["count"], width=0.8) plt.legend() plt.show()逐行解释

7. data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()：使用SparkSession对象从MySQL数据库中读取旅游详情数据。 8. df = data.groupby("destination").count().orderBy("count", ascending=False)...

spark.sql(）

其中，通过.read.json()可以读取JSON格式的数据，通过.read.jdbc()可以读取JDBC数据源。然后，使用.createOrReplaceTempView()将DataFrame注册为临时表，再使用spark.sql()方法进行SQL查询操作。引用中的...

sparkSession.read.jdbc(MYSQLDBURL, customer, properties).createTempView("customer")

.read.jdbc方法表示使用JDBC连接读取数据库的数据。在这里，它使用了一个MySQL数据库的URL（MYSQLDBURL）、一个表名（customer）和一些属性（properties）作为参数。 createTempView方法用于创建一个临时视图，也...

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()逐行解释

"driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1", "user": "root", "password": "root" } 这里定义了连接 MySQL 数据库的参数，包括 ...

spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码讲解

2. data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()：从MySQL中读取数据，并将数据存储为DataFrame格式。 3. def convert_to_list(line):：定义一个转换函数，用来将每行的taglist转换为列表。 4...

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_quarter(line): val = line[0].split("-") if val[1] in ["01", "02", "03"]: return "春季", 1 elif val[1] in ["04", "05", "06"]: return "夏季", 1 elif val[1] in ["07", "08", "09"]: return "秋季", 1 elif val[1] in ["10", "11", "12"]: return "冬季", 1 zeroValue = 0 rdd = data.rdd.map(lambda line: convert_to_quarter(line)).foldByKey(zeroValue, lambda v, x: v + x) schemaString = "quarter count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["quarter"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()每行代码解释

"driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT publishTime from travels) t1", "user": "root", "password": "root" } 这里指定了 MySQL 数据库的 URL、驱动程序、表名、用户名和密码等信息。 ...

sqlContext.read().jdbc(DB_URL, "tb_log", getDBProperties()).select("financeStage")

这是一个关于读取数据库中表 tb_log 中 financeStage 列的 SQL 查询语句。该语句使用了 Spark SQL 中的 JDBC 数据源来从 DB_URL 所指定的...read()、jdbc() 和 select() 都是 Spark SQL 中的 API，用于读取和查询数据。

sqlContext.read().jdbc(DB_URL, "lagou_data", getDBProperties());解释这段代码

这段代码是使用Spark SQL中的sqlContext对象从JDBC连接读取数据。具体地，该函数使用DB_URL指定的JDBC连接从名为"lagou_data"的数据表中读取数据，并使用getDBProperties()函数返回的属性进行数据库连接。
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