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[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子:

發布時間:2023/11/29 数据库 42 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 [Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子: 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

[Spark][Python]Spark 訪問 mysql , 生成 dataframe 的例子:

mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\
.option("dbtable","accounts").option("user","training").option("password","training").load()

?

In [10]: mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\
....: .option("dbtable","accounts").option("user","training").option("password","training").load()
17/10/03 05:59:53 INFO hive.HiveContext: default warehouse location is /user/hive/warehouse
17/10/03 05:59:53 INFO hive.HiveContext: Initializing metastore client version 1.1.0 using Spark classes.
17/10/03 05:59:53 INFO client.ClientWrapper: Inspected Hadoop version: 2.6.0-cdh5.7.0
17/10/03 05:59:53 INFO client.ClientWrapper: Loaded org.apache.hadoop.hive.shims.Hadoop23Shims for Hadoop version 2.6.0-cdh5.7.0
17/10/03 05:59:56 INFO hive.metastore: Trying to connect to metastore with URI thrift://localhost.localdomain:9083
17/10/03 05:59:56 INFO hive.metastore: Opened a connection to metastore, current connections: 1
17/10/03 05:59:56 INFO hive.metastore: Connected to metastore.
17/10/03 05:59:56 INFO session.SessionState: Created local directory: /tmp/c2d22d09-7425-4bb3-94c3-39cb32267c7d_resources
17/10/03 05:59:56 INFO session.SessionState: Created HDFS directory: /tmp/hive/training/c2d22d09-7425-4bb3-94c3-39cb32267c7d
17/10/03 05:59:56 INFO session.SessionState: Created local directory: /tmp/training/c2d22d09-7425-4bb3-94c3-39cb32267c7d
17/10/03 05:59:56 INFO session.SessionState: Created HDFS directory: /tmp/hive/training/c2d22d09-7425-4bb3-94c3-39cb32267c7d/_tmp_space.db
17/10/03 05:59:56 INFO session.SessionState: No Tez session required at this point. hive.execution.engine=mr.

In [11]:


In [11]: type(mydf001)
Out[11]: pyspark.sql.dataframe.DataFrame

In [12]: mydf001.count()
17/10/03 06:00:29 INFO spark.SparkContext: Starting job: count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2
17/10/03 06:00:29 INFO scheduler.DAGScheduler: Registering RDD 2 (count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2)
17/10/03 06:00:29 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2) with 1 output partitions
17/10/03 06:00:29 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: ResultStage 1 (count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2)
17/10/03 06:00:29 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List(ShuffleMapStage 0)
17/10/03 06:00:29 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List(ShuffleMapStage 0)
17/10/03 06:00:29 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting ShuffleMapStage 0 (MapPartitionsRDD[2] at count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2), which has no missing parents
17/10/03 06:00:30 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 11.0 KB, free 11.0 KB)
17/10/03 06:00:31 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_0_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 5.2 KB, free 16.1 KB)
17/10/03 06:00:31 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_0_piece0 in memory on localhost:36793 (size: 5.2 KB, free: 208.8 MB)
17/10/03 06:00:31 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 0 from broadcast at DAGScheduler.scala:1006
17/10/03 06:00:31 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from ShuffleMapStage 0 (MapPartitionsRDD[2] at count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2)
17/10/03 06:00:31 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task set 0.0 with 1 tasks
17/10/03 06:00:31 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, partition 0,PROCESS_LOCAL, 1911 bytes)
17/10/03 06:00:31 INFO executor.Executor: Running task 0.0 in stage 0.0 (TID 0)
17/10/03 06:00:32 INFO codegen.GenerateMutableProjection: Code generated in 425.82589 ms
17/10/03 06:00:32 INFO codegen.GenerateUnsafeProjection: Code generated in 78.278589 ms
17/10/03 06:00:33 INFO codegen.GenerateMutableProjection: Code generated in 84.676206 ms
17/10/03 06:00:33 INFO codegen.GenerateUnsafeRowJoiner: Code generated in 60.144399 ms
17/10/03 06:00:33 INFO codegen.GenerateUnsafeProjection: Code generated in 95.977074 ms
17/10/03 06:00:34 INFO jdbc.JDBCRDD: closed connection
17/10/03 06:00:34 INFO executor.Executor: Finished task 0.0 in stage 0.0 (TID 0). 1334 bytes result sent to driver
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) in 3081 ms on localhost (1/1)
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: ShuffleMapStage 0 (count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2) finished in 3.163 s
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: looking for newly runnable stages
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: running: Set()
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: waiting: Set(ResultStage 1)
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: failed: Set()
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting ResultStage 1 (MapPartitionsRDD[5] at count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2), which has no missing parents
17/10/03 06:00:34 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_1 stored as values in memory (estimated size 12.1 KB, free 28.3 KB)
17/10/03 06:00:34 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_1_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 5.6 KB, free 33.9 KB)
17/10/03 06:00:34 INFO storage.BlockManagerInfo: Added broadcast_1_piece0 in memory on localhost:36793 (size: 5.6 KB, free: 208.8 MB)
17/10/03 06:00:34 INFO spark.SparkContext: Created broadcast 1 from broadcast at DAGScheduler.scala:1006
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from ResultStage 1 (MapPartitionsRDD[5] at count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2)
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task set 1.0 with 1 tasks
17/10/03 06:00:34 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 1.0 (TID 1, localhost, partition 0,NODE_LOCAL, 1999 bytes)
17/10/03 06:00:34 INFO executor.Executor: Running task 0.0 in stage 1.0 (TID 1)
17/10/03 06:00:34 INFO storage.ShuffleBlockFetcherIterator: Getting 1 non-empty blocks out of 1 blocks
17/10/03 06:00:34 INFO storage.ShuffleBlockFetcherIterator: Started 0 remote fetches in 32 ms
17/10/03 06:00:35 INFO codegen.GenerateMutableProjection: Code generated in 52.636353 ms
17/10/03 06:00:35 INFO codegen.GenerateMutableProjection: Code generated in 49.757505 ms
17/10/03 06:00:35 INFO executor.Executor: Finished task 0.0 in stage 1.0 (TID 1). 1666 bytes result sent to driver
17/10/03 06:00:35 INFO scheduler.DAGScheduler: ResultStage 1 (count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2) finished in 0.795 s
17/10/03 06:00:35 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished task 0.0 in stage 1.0 (TID 1) in 789 ms on localhost (1/1)
17/10/03 06:00:35 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 1.0, whose tasks have all completed, from pool
17/10/03 06:00:35 INFO scheduler.DAGScheduler: Job 0 finished: count at NativeMethodAccessorImpl.java:-2, took 6.451521 s
Out[12]: 129761

In [13]:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子:的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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