spark将词频分析的数据存入数据库

Spark可以将词频分析的结果存入数据库，具体步骤如下：

1. 将词频统计结果转换成DataFrame或RDD形式。

2. 创建JDBC连接，连接到数据库。

3. 使用DataFrame或RDD提供的JDBC接口将数据写入数据库中。

示例代码如下：

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object WordCountToDatabase {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("WordCountToDatabase").getOrCreate()

    // 读取文本文件并进行词频统计
    val input: DataFrame = spark.read.text("input.txt")
    val words = input.flatMap(_.getString(0).split("\\s+"))
    val wordCounts = words.groupBy("value").count()

    // 设置JDBC连接参数
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
    val table = "word_counts"
    val properties = new Properties()
    properties.setProperty("user", "root")
    properties.setProperty("password", "password")

    // 将结果写入数据库
    wordCounts.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url, table, properties)

    spark.stop()
  }
}

在上述代码中，我们使用Spark读取input.txt文件，并进行词频统计。然后，我们设置JDBC连接参数，包括数据库URL、表名和登录信息。最后，我们使用DataFrame提供的`write`方法将结果写入数据库中，使用`SaveMode`参数指定写入模式。在这个例子中，我们使用`Append`模式，表示将数据追加到现有表中。当然，你也可以使用其他模式，例如`Overwrite`模式会删除表中的所有数据，然后将结果写入表中。