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欢迎使用CSDN-markdown编辑器

来源:网络整理     时间:2016-05-30     关键词:markdown

本篇文章主要介绍了"欢迎使用CSDN-markdown编辑器",主要涉及到markdown方面的内容,对于MySql感兴趣的同学可以参考一下: 最近在做关于spark的学习,其中有一项是关于spark和mysql的连接操作, 我是在spark-shell上操作的,首先打开spark-shell的方...

最近在做关于spark的学习,其中有一项是关于spark和mysql的连接操作,    我是在spark-shell上操作的,首先打开spark-shell的方式需要注意指定mysql jar包的位置
./bin/spark-shell --jars ./lib/mysql-connector-java-5.1.35.jar

import org.apache.spark.sql.SQLContext  
val sqlContext = new SQLContext(sc)  
import sqlContext.implicits._  
val url = "jdbc:mysql://10.15.90.244:3306/thd"  
val table = "class"  
val reader = sqlContext.read.format("jdbc") 
reader.option("url", url)  
reader.option("dbtable", table)  
reader.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")  
reader.option("user", "root")  
reader.option("password", "***")  
val df = reader.load()  
df.show() 

通过上述方式可以得到一张表的显示,但是df直接操作譬如select *from talbename 怎么办呢,

后来看了另一个博客里面有另一种访问mysql方式,同样是在spark-shell下,

val dataframe_mysql = sqlContext.read.format(“jdbc”).option(“url”, “jdbc:mysql://10.12.218.250:3306/thd”).option(“driver”, “com.mysql.jdbc.Driver”).option(“dbtable”, “data”).option(“user”, “root”).option(“password”, “*“).load()

然后需要把dataframe_mysql注册一下,这里注册后的表名是names
dataframe_mysql.registerTempTable(“names”)

之后就可以对其进行操作了如
dataframe_mysql.sqlContext.sql(“select * from names”).collect.foreach(println)

来自链接https://www.supergloo.com/fieldnotes/spark-sql-mysql-example-jdbc/

').addClass('pre-numbering').hide(); $(this).addClass('has-numbering').parent().append($numbering); for (i = 1; i <= lines; i++) { $numbering.append($('
  • ').text(i)); }; $numbering.fadeIn(1700); }); });

    以上就介绍了欢迎使用CSDN-markdown编辑器,包括了markdown方面的内容,希望对MySql有兴趣的朋友有所帮助。

    本文网址链接:http://www.codes51.com/article/detail_1414393.html

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