利用sparksql和streaming处理mysql数据库crops表的数据，并进行数据查询

首，你需要在Spark中配置连接到MySQL数据库的JDBC驱动程序。可以使用以下命令将它添加到你的Spark应用程序中：

spark-shell --packages mysql:mysql-connector-java:5.1.39

接下来，你需要创建一个SparkSession对象，并使用它来从MySQL数据库中读取数据。以下是一个示例代码片段：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MySQLExample")
  .getOrCreate()

val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "crops")
  .option("user", "myuser")
  .option("password", "mypassword")
  .load()

在上面的代码中，我们从MySQL数据库中读取了一个名为"crops"的表，并将其加载到Spark DataFrame中。

接下来，我们可以使用Spark SQL语句查询这个DataFrame。例如：

jdbcDF.createOrReplaceTempView("crops_table")

val result = spark.sql("SELECT * FROM crops_table WHERE crop_type = 'wheat'")
result.show()

在上面的代码中，我们首先将DataFrame注册为一个临时表，并使用Spark SQL查询语句查询其中的数据。在这个例子中，我们查询了所有作物类型为"wheat"的记录。

最后，你可以使用Spark Streaming来处理MySQL数据库中的流数据，并进行查询。你需要首先创建一个从MySQL数据库中读取数据的DStream对象，然后使用Spark SQL查询这个DStream对象。以下是一个示例代码片段：

import org.apache.spark.streaming.StreamingContext
import org.apache.spark.streaming.Seconds

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

val streamDF = ssc.readStream.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "crops")
  .option("user", "myuser")
  .option("password", "mypassword")
  .load()

streamDF.createOrReplaceTempView("crops_table")

val result = spark.sql("SELECT * FROM crops_table WHERE crop_type = 'wheat'")
result.writeStream.format("console").start()

ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在这个例子中，我们使用Spark Streaming从MySQL数据库中读取流数据，并使用Spark SQL查询这个流数据。在这个例子中，我们查询了所有作物类型为"wheat"的记录，并将结果打印到控制台上。