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使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作-創(chuàng)新互聯(lián)

使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作?針對這個問題,這篇文章詳細(xì)介紹了相對應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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pyspark是Spark對Python的api接口,可以在Python環(huán)境中通過調(diào)用pyspark模塊來操作spark,完成大數(shù)據(jù)框架下的數(shù)據(jù)分析與挖掘。其中,數(shù)據(jù)的讀寫是基礎(chǔ)操作,pyspark的子模塊pyspark.sql 可以完成大部分類型的數(shù)據(jù)讀寫。文本介紹在pyspark中讀寫Mysql數(shù)據(jù)庫。

1 軟件版本

在Python中使用Spark,需要安裝配置Spark,這里跳過配置的過程,給出運(yùn)行環(huán)境和相關(guān)程序版本信息。

  • win10 64bit

  • java 13.0.1

  • spark 3.0

  • python 3.8

  • pyspark 3.0

  • pycharm 2019.3.4

2 環(huán)境配置

pyspark連接Mysql是通過java實現(xiàn)的,所以需要下載連接Mysql的jar包。

下載地址

使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作


選擇下載Connector/J,然后選擇操作系統(tǒng)為Platform Independent,下載壓縮包到本地。


使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作


然后解壓文件,將其中的jar包mysql-connector-java-8.0.19.jar放入spark的安裝目錄下,例如D:\spark\spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7\jars


使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作


環(huán)境配置完成!

3 讀取Mysql

腳本如下:

from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession

if __name__ == '__main__':
  # spark 初始化
  spark = SparkSession. \
    Builder(). \
    appName('sql'). \
    master('local'). \
    getOrCreate()
  # mysql 配置(需要修改)
  prop = {'user': 'xxx', 
      'password': 'xxx', 
      'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
  # database 地址(需要修改)
  url = 'jdbc:mysql://host:port/database'
  # 讀取表
  data = spark.read.jdbc(url=url, table='tb_newCity', properties=prop)
  # 打印data數(shù)據(jù)類型
  print(type(data))
  # 展示數(shù)據(jù)
  data.show()
  # 關(guān)閉spark會話
  spark.stop()
  • 注意點(diǎn):

  • prop參數(shù)需要根據(jù)實際情況修改,文中用戶名和密碼用xxx代替了,driver參數(shù)也可以不需要;

  • url參數(shù)需要根據(jù)實際情況修改,格式為jdbc:mysql://主機(jī):端口/數(shù)據(jù)庫;

  • 通過調(diào)用方法read.jdbc進(jìn)行讀取,返回的數(shù)據(jù)類型為spark DataFrame;

運(yùn)行腳本,輸出如下:


使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作

4 寫入Mysql

腳本如下:

import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row

if __name__ == '__main__':
  # spark 初始化
  sc = SparkContext(master='local', appName='sql')
  spark = SQLContext(sc)
  # mysql 配置(需要修改)
  prop = {'user': 'xxx',
      'password': 'xxx',
      'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
  # database 地址(需要修改)
  url = 'jdbc:mysql://host:port/database'

  # 創(chuàng)建spark DataFrame
  # 方式1:list轉(zhuǎn)spark DataFrame
  l = [(1, 12), (2, 22)]
  # 創(chuàng)建并指定列名
  list_df = spark.createDataFrame(l, schema=['id', 'value']) 
  
  # 方式2:rdd轉(zhuǎn)spark DataFrame
  rdd = sc.parallelize(l) # rdd
  col_names = Row('id', 'value') # 列名
  tmp = rdd.map(lambda x: col_names(*x)) # 設(shè)置列名
  rdd_df = spark.createDataFrame(tmp) 
  
  # 方式3:pandas dataFrame 轉(zhuǎn)spark DataFrame
  df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'value': [12, 22]})
  pd_df = spark.createDataFrame(df)

  # 寫入數(shù)據(jù)庫
  pd_df.write.jdbc(url=url, table='new', mode='append', properties=prop)
  # 關(guān)閉spark會話
  sc.stop()

注意點(diǎn):

propurl參數(shù)同樣需要根據(jù)實際情況修改;

寫入數(shù)據(jù)庫要求的對象類型是spark DataFrame,提供了三種常見數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)spark DataFrame的方法;

通過調(diào)用write.jdbc方法進(jìn)行寫入,其中的model參數(shù)控制寫入數(shù)據(jù)的行為。


model參數(shù)解釋
error默認(rèn)值,原表存在則報錯
ignore原表存在,不報錯且不寫入數(shù)據(jù)
append新數(shù)據(jù)在原表行末追加
overwrite覆蓋原表

5 常見報錯

Access denied for user …


使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作


原因:mysql配置參數(shù)出錯
解決辦法:檢查user,password拼寫,檢查賬號密碼是否正確,用其他工具測試mysql是否能正常連接,做對比檢查。

No suitable driver


使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作


原因:沒有配置運(yùn)行環(huán)境
解決辦法:下載jar包進(jìn)行配置,具體過程參考本文的2 環(huán)境配置

關(guān)于使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作問題的解答就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。

本文題目:使用pyspark怎么對Mysql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行讀寫操作-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站路徑:http://www.rwnh.cn/article22/dcpjcc.html

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