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在Spark中连接MySQL数据库并进行数据读写操作，需要完成以下步骤：
1. 环境准备
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安装Spark：确保已经安装了Apache Spark，并配置好环境变量。
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安装MySQL：安装MySQL数据库，并创建好需要操作的数据库和表。
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下载MySQL JDBC驱动：下载MySQL的JDBC驱动包（例如
mysql-connector-java-8.0.31.jar），并将其放置到Spark的jars目录下。
2. 配置Spark连接MySQL
（1）初始化SparkSession
创建一个SparkSession对象，这是使用Spark进行数据处理的基础。
import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("Spark MySQL Integration").getOrCreate()（2）设置JDBC连接属性
配置连接MySQL的JDBC属性，包括数据库URL、用户名、密码等。
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database" // 替换为你的数据库地址和数据库名
val connectionProperties = new java.util.Properties()
connectionProperties.setProperty("user", "your_username") // 替换为你的数据库用户名
connectionProperties.setProperty("password", "your_password") // 替换为你的数据库密码
connectionProperties.setProperty("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")3. 读取MySQL数据
使用read.jdbc方法从MySQL读取数据，并将其转换为DataFrame。
val df = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "your_table", connectionProperties) // 替换为你的表名
df.show()4. 在Spark中处理数据
对读取到的数据进行处理，例如过滤、聚合等。
val filteredDF = df.filter($"column_name" > 10) // 替换为你需要的列名和条件
filteredDF.show()5. 将数据写回MySQL
将处理后的数据写回到MySQL数据库中。
filteredDF.write.jdbc(jdbcUrl, "your_output_table", connectionProperties) // 替换为输出表名注意事项
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SSL连接：如果MySQL数据库使用了SSL加密，需要在
connectionProperties中添加SSL相关配置。 -
性能优化：在生产环境中，建议使用数据库连接池来提高性能和可扩展性。
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错误处理：在使用JDBC连接时，要确保正确处理可能出现的异常。