配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表6-3所示的两行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。

好的，首先你需要在Spark中添加MySQL的JDBC驱动程序，可以在Spark的conf目录下的spark-defaults.conf文件中添加以下配置：

spark.driver.extraClassPath /path/to/mysql-connector-java.jar
spark.executor.extraClassPath /path/to/mysql-connector-java.jar

其中`/path/to/mysql-connector-java.jar`是MySQL的JDBC驱动程序的路径。

然后，你需要编写Spark SQL程序来连接MySQL数据库并插入数据。以下是一个示例程序：

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

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

    // 读取MySQL中的数据
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
    val user = "root"
    val password = "password"
    val table = "person"
    val df = spark.read
      .format("jdbc")
      .option("url", url)
      .option("dbtable", table)
      .option("user", user)
      .option("password", password)
      .load()

    // 插入数据到MySQL中
    val data = Seq((3, "John", 25), (4, "Mary", 30))
    val columns = Seq("id", "name", "age")
    val insertDF = spark.createDataFrame(data).toDF(columns: _*)
    insertDF.write
      .format("jdbc")
      .option("url", url)
      .option("dbtable", table)
      .option("user", user)
      .option("password", password)
      .mode("append")
      .save()

    // 计算age的最大值和总和
    val maxAge = df.selectExpr("max(age)").collect()(0)(0)
    val sumAge = df.selectExpr("sum(age)").collect()(0)(0)

    println(s"Max age: $maxAge")
    println(s"Sum age: $sumAge")

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

其中，`url`、`user`、`password`和`table`是连接MySQL数据库和操作的表的相关信息。`df`代表从MySQL中读取的数据，`insertDF`是要插入的数据。`max`和`sum`函数分别计算age的最大值和总和。最后，程序打印出结果并关闭SparkSession。

需要注意的是，上述代码中的`mysql-connector-java.jar`需要与MySQL版本匹配，否则可能会出现连接错误。