local spark 添加mysql驱动包

要将 MySQL 驱动程序添加到 Spark 中，可以按照以下步骤操作：

1. 下载 MySQL 驱动程序（JDBC 驱动程序）的 JAR 文件。例如，可从 MySQL 官方网站下载 MySQL Connector/J 驱动程序的 JAR 文件。

2. 将下载的 JAR 文件复制到 Spark 安装目录下的 "jars" 文件夹中。如果该文件夹不存在，则需要手动创建。

3. 重启 Spark 集群或 Spark 应用程序，以确保 MySQL 驱动程序已成功加载。

注意：如果使用的是 Spark Shell，需要在启动 Spark Shell 之前将 MySQL 驱动程序的 JAR 文件添加到 Spark 的类路径中。例如，可以使用以下命令启动 Spark Shell：

$ spark-shell --driver-class-path /path/to/mysql-connector-java.jar

这样就可以在 Spark Shell 中使用 MySQL 数据库了。

相关问题

java spark读取mysql

### 回答1：
要在Java Spark中读取MySQL数据库，可以使用JDBC连接器。以下是一个简单的示例代码：

import java.util.Properties;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class ReadFromMySQL {
  public static void main(String[] args) {
    SparkSession spark = SparkSession.builder()
      .appName("ReadFromMySQL")
      .master("local")
      .getOrCreate();

    // 设置连接MySQL所需的属性
    Properties connectionProperties = new Properties();
    connectionProperties.put("user", "username");
    connectionProperties.put("password", "password");
    connectionProperties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");

    // 读取MySQL表
    Dataset<Row> df = spark.read()
      .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "mytable", connectionProperties);

    // 显示数据
    df.show();

    spark.stop();
  }
}

在上面的代码中，你需要将"username"和"password"替换为你的MySQL用户名和密码，将"mydatabase"替换为你的数据库名称，将"mytable"替换为你要读取的表格名称。然后，你可以使用"spark.read().jdbc()"方法来读取MySQL表格数据，并使用"df.show()"方法来显示数据。

### 回答2：
Java Spark是一个基于Java的开源分布式计算框架，可以用于处理大规模数据集的并行处理。要通过Java Spark读取MySQL数据库，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要配置Java Spark环境。可以下载Java Spark的安装包，解压后配置环境变量，确保Spark可以在Java中正常运行。

2. 在Java代码中导入相关库和类，包括`spark`、`spark-sql`和`mysql-connector-java`等。

3. 创建一个SparkSession对象，该对象是与Spark集群进行连接的入口点。可以使用`SparkSession.builder()`方法进行创建，并设置相应的配置选项。

4. 使用SparkSession对象从MySQL数据库中读取数据。可以使用`sparkSession.read()`方法创建DataFrame对象，然后通过`jdbc()`方法指定数据库连接信息、SQL语句和相关选项。

5. 对读取的数据进行相应的处理。可以使用DataFrame的API进行数据转换、过滤、聚合等操作，以满足需求。

6. 将处理后的数据写回到MySQL数据库。可以使用`write`方法将DataFrame对象写入到MySQL数据库中。

7. 最后，关闭SparkSession对象，释放资源。

需要注意的是，要成功读取MySQL数据库，需要确保数据库连接信息正确，并且在Java Spark的环境设置中包含了MySQL的连接驱动程序。

通过以上步骤，就可以使用Java Spark读取MySQL数据库中的数据，并进行相应的处理和分析。

spark查询mysql 代码

以下是使用Spark SQL查询MySQL的代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

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

    val jdbcUsername = "your-username"
    val jdbcPassword = "your-password"
    val jdbcHostname = "your-mysql-hostname"
    val jdbcPort = 3306
    val jdbcDatabase = "your-database-name"
    val jdbcUrl = s"jdbc:mysql://${jdbcHostname}:${jdbcPort}/${jdbcDatabase}"
    val jdbcDriver = "com.mysql.jdbc.Driver"

    val df = spark.read
      .format("jdbc")
      .option("url", jdbcUrl)
      .option("driver", jdbcDriver)
      .option("dbtable", "your-table-name")
      .option("user", jdbcUsername)
      .option("password", jdbcPassword)
      .load()

    df.show()

    spark.stop()
  }
}

在代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象。

然后，我们定义了MySQL连接的相关参数：用户名、密码、主机名、端口号、数据库名称和JDBC驱动程序。

接下来，我们使用Spark SQL的JDBC数据源加载数据。我们指定了MySQL连接的URL、JDBC驱动程序、表名称、用户名和密码。

最后，我们使用show()方法显示加载的数据，然后停止SparkSession。

在运行代码之前，请确保在您的项目中包含了MySQL JDBC驱动程序。