spark hive写mysql

Spark和Hive都是大数据领域中比较流行的技术，它们可以协同工作来处理海量数据。在实际应用场景中，我们有时需要将处理好的数据写入到MySQL数据库中，以备后续查询和展示使用。下面我将介绍如何使用Spark和Hive来将数据写入MySQL数据库。

首先，需要在Spark中定义一个DataFrame，它包含了需要写入MySQL的数据。然后，使用Spark提供的JDBC接口将DataFrame中的数据写入到MySQL中。以下是示例代码：

1. 定义DataFrame

val data = Seq(("Tom", 25), ("Jack", 30), ("Rose", 20)).toDF("name", "age")

2. 设置MySQL连接信息

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/spark_hive"
val jdbcUser = "root"
val jdbcPassword = "root"
val jdbcDriver = "com.mysql.jdbc.Driver"

3. 写入MySQL数据库

data.write
.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", "person")
.option("user", jdbcUser)
.option("password", jdbcPassword)
.option("driver", jdbcDriver)
.mode(SaveMode.Append)
.save()

接下来，我们来介绍如何使用Hive来将数据写入MySQL。

首先，需要在Hive中创建一个外部表或者临时表来存储需要写入MySQL的数据。然后，使用MySQL提供的JDBC接口将Hive中的表中的数据写入到MySQL中。以下是示例代码：

1. 在Hive中创建一个表

CREATE EXTERNAL TABLE person(name STRING, age INT)
LOCATION '/user/hive/warehouse/person'
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'

2. 设置MySQL连接信息

set hivevar:mysql_url=jdbc:mysql://localhost:3306/spark_hive
set hivevar:mysql_user=root
set hivevar:mysql_password=root
set hivevar:mysql_driver=com.mysql.jdbc.Driver

3. 将数据从Hive中的表写入到MySQL中

INSERT INTO TABLE person_mysql
SELECT * FROM person;

总结一下，Spark和Hive都可以用来将数据写入MySQL数据库，具体实现方式略有不同。在实际使用过程中，需要根据具体需求来选择合适的方法。无论是Spark还是Hive，都提供了便捷的API和接口来操作MySQL数据库。