SparkSQL 通过jdbc连接数据库/通过hive读写数据

通过jdbc连接数据库

spark-shell 带参数启动

spark-shell \
--jars /usr/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.49-bin.jar \
--driver-class-path /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar

插入和查询数据

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
 //从Mysql中读取数据
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "employee").option("user", "root").option("password", "root123").load()

//下面我们设置两条数据表示两个学生信息
val studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array("3 Rongcheng M 26","4 Guanhua M 27")).map(_.split(" "))
 
//下面要设置模式信息
val schema = StructType(List(StructField("id", IntegerType, true),StructField("name", StringType, true),StructField("gender", StringType, true),StructField("age", IntegerType, true)))
 
//下面创建Row对象，每个Row对象都是rowRDD中的一行
val rowRDD = studentRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).trim, p(3).toInt))
 
//建立起Row对象和模式之间的对应关系，也就是把数据和模式对应起来
val studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
 
//下面创建一个prop变量用来保存JDBC连接参数
val prop = new Properties()
prop.put("user", "root") //表示用户名是root
prop.put("password", "root123") //表示密码是hadoop
prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver") //表示驱动程序com.mysql.jdbc.Driver
 
//下面就可以连接数据库，采用append模式，表示追加记录到数据库spark的student表中
studentDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest", "sparktest.employee", prop)

通过hive读写数据