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()

这段代码使用了PySpark连接MySQL数据库，并进行了一些基本的数据读取、过滤、写入和聚合操作。

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()方法创建了一个包含两个学生信息的RDD，并使用createDataFrame()方法将其转换为DataFrame。最后，使用write.jdbc()方法将DataFrame中的数据写入到MySQL数据库的employee表格中，并使用agg()方法进行了最大值和求和的聚合操作。

需要注意的是，这段代码中的数据库连接信息和账户信息需要根据实际情况进行修改，以保证连接成功。另外，如果要使用JDBC连接器进行数据读写操作，还需要将相应的JDBC驱动程序添加到classpath中。

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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()请给我详细的解释

这段代码是一个使用 PySpark 连接到 MySQL 数据库，读取数据并进行处理，最后将处理结果写回数据库的示例代码。

首先，代码导入了需要的模块：SparkContext、SQLContext、Row，以及处理数据需要用到的数据类型：StructType、StructField、StringType、IntegerType。

然后，通过 SparkContext 创建一个 SparkSession，连接到 MySQL 数据库，读取 employee 表中的数据，并使用 filter 进行筛选，只保留 age 大于 20 的记录。

接下来，代码构造了一个包含 id、name、gender、age 四个字段的数据结构 schema，然后使用 map 函数将一个包含两条记录的 RDD 转换成 Row 类型的 RDD，再使用 createDataFrame 函数将 Row RDD 转换成 DataFrame。

最后，代码将 DataFrame 中的数据写回 MySQL 数据库中的 employee 表中，并对原始的 jdbcDF 进行了两次汇总：计算 age 的最大值和总和，并通过 show 函数展示结果。

pyspark.sql

pyspark.sql是PySpark中用于操作结构化数据的模块。它提供了DataFrame和SQL等多种API，使得PySpark能够像使用关系型数据库一样对数据进行处理。pyspark.sql主要包括以下几个子模块：

1. pyspark.sql.functions：提供了各种用于数据处理和转换的函数，例如聚合函数、字符串处理函数、日期函数等。
2. pyspark.sql.types：定义了DataFrame中各列的数据类型。
3. pyspark.sql.DataFrame：是PySpark中最常用的数据结构，类似于关系型数据库中的表格。
4. pyspark.sql.SQLContext：用于创建DataFrame对象并操作数据，主要支持SQL语言和DataFrame API。
5. pyspark.sql.streaming：用于实现流式数据处理。

在PySpark中，pyspark.sql模块是数据处理的核心，它提供了丰富的API和函数，可以满足各种数据处理需求。