二、使用sparkSql将student.txt数据写入mysql（30分） 字段如下： s_id,s_name,s_sex,s_birthday,s_class,s_specialty,s_school,s_register_time 创建样例类Student 1.创建sparkSession对象 2.读取数据 3.切分每一行, 4.RDD关联Student 导入隐式转换 import spark.implicits._ 5.将RDD转换成DataFrame 6.将DataFrame注册成表 7.操作student表 ,按照年龄进行降序排列 8.把结果保存在mysql表中 (1)创建Properties对象，配置连接mysql的用户名和密码 (2)写入mysql时，可以配置插入mode，overwrite覆盖，append追加，ignore忽略，error默认表存在报错

以下是实现代码：

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class Student(s_id: String, s_name: String, s_sex: String, s_birthday: String, s_class: String, s_specialty: String, s_school: String, s_register_time: String)

object StudentToMysql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("StudentToMysql")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取数据
    val studentRDD = spark.sparkContext.textFile("student.txt")

    // 切分每一行并关联Student
    val studentDS = studentRDD.map(_.split(","))
      .map(attributes => Student(attributes(0), attributes(1), attributes(2), attributes(3), attributes(4), attributes(5), attributes(6), attributes(7)))
      .toDS()

    // 将DataFrame注册成表
    studentDS.createOrReplaceTempView("student")

    // 操作student表,按照年龄进行降序排列
    val resultDF = spark.sql("SELECT * FROM student ORDER BY s_birthday DESC")

    // 配置连接mysql的用户名和密码
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("user", "root")
    prop.setProperty("password", "123456")

    // 把结果保存在mysql表中，overwrite覆盖
    resultDF.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "test.student", prop)

    spark.stop()
  }
}

注意：在运行代码之前，需要先在mysql中创建一个名为test的数据库，以及名为student的表，并且表的字段需要与样例类中定义的字段保持一致。