連接關系型數據庫轉換為DF對象。

上傳mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar包

啟動參數方式：

bin/spark-shell--master=local[4] --driver-class-path=mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar注意：此時jar包放置在的位置可以自定義 ?但是在單機啟動的時候 需要在jar包所在位置啟動spark-shell

1)mysql服務器要能遠程連接

2) mysql要授權遠程訪問權限

mysql–uroot –proot

mysql>grantall privileges on *.* to 'root'@'ip' identified by 'root'

mysql>flushprivileges;

執行代碼

valprop = new java.util.Properties

prop.put("user","root")

prop.put("password","root")

valdf=sqlContext.read.jdbc("jdbc:mysql://ip:3306/jtdb","tb_user",prop)

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint,username: string, password: string, phone: string, email: string, created:timestamp, updated: timestamp]

用在當關系型數據庫需要groupby等，由于數據量太大它做不了或者太慢。就可以交給spark來完成。

還有一種是在集群開啟的時候 ?需要防止一個位置 然后在spark-env.sh中配置SPARK_CLASSPATH =(填寫jar包的絕對路徑) ?需要注意的是 在子節點中也要放置jar包 也需要配置SPARK_CLASSPATH ? 配置成功之后 重啟spark

配置文件方式：

SPARK_LOCAL_IP=192.168.1.106

SPARK_CLASSPATH=mysql-connector-java-5.1.28-bin.jar

bin/spark-shell --master=local[4]

val jdbcdf =sqlContext.load("jdbc",Map("url"->"jdbc:mysql://192.168.1.101:3306/jtdb?user=root&password=root","dbtable"->"tb_user"))

jdbcdf.show

總結

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