pyspark读取mysql（pyspark读取mysql数据）

要将

Spark SQL

读取的

数据

存入Hive，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经正确安装了Java、Hadoop、

Spark

、My

SQL

和Hive。这样才能顺利进行

数据

读取和存储的操作。

2. 使用

Spark SQL

的API连接到My

SQL 数据

库，并将My

SQL

中的

数据

加载到

Spark

的DataFrame或Dataset中。可以使用以下代码实现连接和加载的过程：

 import org.apache. spark . sql . Spark Session  val spark = Spark Session.builder() .appName(" Spark SQL Read My SQL Data") .config(" spark . sql .warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") .enableHiveSupport() .getOrCreate()  val my sql DF = spark .read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:my sql ://localhost:3306/database_name") .option("dbtable", "table_name") .option("user", "my sql _username") .option("password", "my sql _password") .load() 

在上述代码中，需要替换`database_name`、`table_name`、`my

sql

_username`和`my

sql

_password`为实际的My

SQL 数据

库信息。

3. 将My

SQL

中的

数据

转化为临时表，并注册为临时视图。使用以下代码将DataFrame或Dataset注册为临时视图：

 val tmpTableName = "tmp_table" my sql DF.createOrReplaceTempView(tmpTableName) 

在上述代码中，将DataFrame或Dataset注册为名为`tmp_table`的临时视图。

4. 接下来，将临时视图中的

数据

写入Hive表中。使用以下代码将

数据

写入Hive表：

 val hiveTableName = "hive_table"  spark . sql (s"INSERT INTO TABLE $hiveTableName SELECT * FROM $tmpTableName") 

在上述代码中，将临时视图`tmp_table`中的

数据

插入到名为`hive_table`的Hive表中。

请注意，以上代码只是示例代码，实际操作中需要根据具体情况进行修改和调整。确保My

SQL

和Hive的连接信息正确，并且临时表和Hive表的名称与实际情况一致。

这样，就可以通过

Spark SQL

读取My

SQL

中的

数据

，并将

数据

存入Hive表中了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

引用[.reference_title]

- *1*

spark sql

连接my

sql

，hive[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]

- *2* *3*

Spark Sql

实现My

sql

到hive的

数据

流动[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]

[ .reference_list ]

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