3.编程实现利用 DataFrame 读写 MySQL 的数据 （1）在 MySQL 数据库中新建数据库 sparktest，再创建表 employee，包含的两行数据。id name gender Age: 1 ,Alice, F, 22; 2, John, M,,25。给出输出结果

下面是利用 DataFrame 读写 MySQL 的代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrame with MySQL").getOrCreate()

# 读取 MySQL 数据库中的数据到 DataFrame
df = spark.read.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest") \
    .option("dbtable", "employee") \
    .option("user", "root") \
    .option("password", "root") \
    .load()

# 打印 DataFrame 的所有数据
df.show()

# 将 DataFrame 中的数据写入 MySQL 数据库
df.write.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest") \
    .option("dbtable", "employee") \
    .option("user", "root") \
    .option("password", "root") \
    .mode("overwrite") \
    .save()

上述代码中，我们首先读取 MySQL 数据库中的 employee 表到 DataFrame 中，并打印出 DataFrame 的所有数据。然后将 DataFrame 中的数据写入 MySQL 数据库中的 employee 表中，使用的是 overwrite 模式，即覆盖原有的数据。

输出结果如下：

+---+-----+------+---+
| id| name|gender|age|
+---+-----+------+---+
|  1|Alice|     F| 22|
|  2| John|     M| 25|
+---+-----+------+---+

注意：在运行上述代码前，请先确保已经安装了 JDBC 驱动程序，并将其添加到 Spark 的 classpath 中。如果没有安装 JDBC 驱动程序，请参考以下步骤进行安装：

1. 下载 MySQL JDBC 驱动程序（版本号根据自己的 MySQL 版本进行选择），下载地址为：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/

2. 将下载的 JDBC 驱动程序的 jar 包复制到 Spark 的 jars 目录下，例如：

   cp mysql-connector-java-8.0.25.jar /path/to/spark/jars/

3. 在 Spark 中添加 JDBC 驱动程序的依赖，例如：

   spark = SparkSession.builder.appName("DataFrame with MySQL") \
       .config("spark.driver.extraClassPath", "/path/to/spark/jars/mysql-connector-java-8.0.25.jar") \
       .getOrCreate()