[大数据]Spark SQL 操作外部数据源之mysql

使用idea操作，需要导入依赖包mysql-connector-java-5.1.25.jar

import java.util.Properties

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

object SparkToMysql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder().appName("sparktohive")
      .master("local[*]").getOrCreate()
//获取数据库连接，LinuxIp指的是你的虚拟机ip,3306是端口号，并指定某个库
    val url="jdbc:mysql://LinuxIP:3306/mybatisdb"
//获取mysql驱动
    val driver="com.mysql.jdbc.Driver"
//用户名
    val user="****"
//密码
    val pwd="****"
//编写配置文件
    val properties=new Properties()
    properties.setProperty("user",user)
    properties.setProperty("password",pwd)
    properties.setProperty("driver",driver)
//获得一个dateframe,通过操作dateframe来操作表
    val tblsDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url,"student",properties)
    tblsDF.show()
    import org.apache.spark.sql.functions._
//利用算子进行计算
    val frame: DataFrame = tblsDF.agg(
      max("age").as("maxage"),
    min("age").as("minage"),
      avg("age").as("avgage")
    )
    frame.show()
//可以将计算得来的新表再次写入到你的mysql数据库中，其中mode方法中的SavaMode.Overwrite可以覆盖原来的表
   // frame.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url,"maxage",properties)