Spark基础学习笔记28:Spark SQL数据源 - JDBC

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark基础学习笔记28:Spark SQL数据源 - JDBC相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录

零、本讲学习目标

  1. 了解Spark SQL JDBC连接属性
  2. 掌握利用Spark SQL读取关系数据库

一、Spark SQL读取关系数据库

  • Spark SQL还可以使用JDBC API从其他关系型数据库读取数据,返回的结果仍然是一个DataFrame,可以很容易地在Spark SQL中处理,或者与其他数据源进行连接查询。

二、Spark SQL JDBC连接属性

  • 在使用JDBC连接数据库时可以指定相应的连接属性
属性介绍
url连接的JDBC URL
driverJDBC驱动的类名
user数据库用户名
password数据库密码
dbtable数据库表名或能代表一张数据库表的子查询。在读取数据时,若只使用数据库表名,则将查询整张表的数据;若希望查询部分数据或多表关联查询,则可以使用SQL查询的FROM子句中有效的任何内容,例如放入括号中的子查询。该属性的值会被当作一张表进行查询,查询格式:select * from <dbtable属性值> where 1 = 1。注意,不允许同时指定dbtable和query属性。
query指定查询的SQL语句。注意:不允许同时指定dbtable和query属性,也不允许同时指定query和partitionColumn属性。当需要指定partitionColumn属性时,可以使用dbtable属性指定子查询,并使用子查询的别名对分区列进行限定。
partitionColumn
lowerBound
upperBound
这几个属性,若有一个被指定,则必须全部指定,且必须指定numPartitions属性。它们描述了如何在从多个Worker中并行读取数据时对表进行分区。partitionColumn必须是表中的数字、日期或时间戳列。注意,lowerBound 和upperBound只是用来决定分区跨度的,而不是用来过滤表中的行。因此,表中的所有行都将被分区并返回。
numPartitions对表并行读写数据时的最大分区数,这也决定了并发JDBC连接的最大数量。如果要写入数据的分区数量超过了此限制的值,那么在写入之前可以调用coalesce(numpartition)将分区数量减少到此限制的值。

三、创建数据库与表

(一)创建数据库

  • 创建数据库spark_db

(二)创建学生表

  • 创建表student,执行命令:CREATE TABLE student (id INT, name VARCHAR(10), gender VARCHAR(2), age INT);
  • student表插入几条记录
INSERT INTO student VALUES (1, '李文君', '女', 18);
INSERT INTO student VALUES (2, '唐玉龙', '男', 19);
INSERT INTO student VALUES (3, '陈燕文', '女', 20);
INSERT INTO student VALUES (4, '洪小刚', '男', 18);
INSERT INTO student VALUES (5, '郑小翠', '女', 19);

(二)创建成绩表

  • 创建表student,执行命令:CREATE TABLE score (id INT, name VARCHAR(10), score REAL);
  • score表插入几条记录

四、读取和写入数据库表

(一)利用dbtable属性读取数据表

  • 读取student
val studentDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://master:3306/spark_db?useSSL=false")     
  .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")  
  .option("dbtable", "student")  
  .option("user", "root")  
  .option("password", "903213")  
  .load()
  • 执行上述命令
  • 执行命令:studentDF.show()

(二)利用dbtable属性读取数据表查询

  • 读取studentscore关联查询结果
val resultDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://master:3306/spark_db?useSSL=false")     
  .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")  
  .option("dbtable", "(select st.id, st.name, gender, age, score from student st inner join score sc on st.id = sc.id) t")  
  .option("user", "root")  
  .option("password", "903213")  
  .load()
  • 执行上述命令(dbtable属性的值是一个子查询,相当于SQL查询中的FROM关键字后的一部分)
  • 查看结果数据帧内容,执行命令:resultDF.show()
  • 将数据帧内容以json格式写入HDFS的/out目录
  • 在slave1虚拟机上查看生成的json文件

(三)将数据帧内容写入数据表

  • 将数据帧内容以jdbc格式写入数据库spark_dbtest
resultDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://master:3306/spark_db?useSSL=false")     
  .option("dbtable", "test")
  .option("user", "root")
  .option("password", "903213")
  .save()
  • 执行上述命令
  • 在Navicat里查看生成的test

(四)利用query属性读取数据表查询

  • 读取studentscore关联查询结果
val resultDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://master:3306/spark_db?useSSL=false")     
  .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")  
  .option("query", "select st.name, st.gender, sc.score from student st inner join score sc on st.id = sc.id")  
  .option("user", "root")  
  .option("password", "903213")  
  .load()
  • 执行上述命令,报错

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