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MySQL

Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对

DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

IDEA通过JDBC对MySQL进行操作：

1） 导入依赖

<dependency>
   <groupId>mysql</groupId>
   <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
   <version>5.1.27</version>
</dependency>

MySQL8  <version>8.0.11</version>

 

2） 读取数据

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SQL")
val spark:SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

import spark.implicits._

//通用的load方式读取

spark.read.format("jdbc")
 .option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/system")
 .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")//com.mysql.cj.jdbc.Driver
 .option("user","root")
 .option("password","123456")
 .option("dbtable","user")
 .load().show()

spark.stop()

 

 

 

 

//通用的load方法的另一种形式
spark.read.format("jdbc")
 .options(
   Map("url"->"jdbc:mysql://localhost:3306/system?user=root&password=123456","dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver"))
 .load().show()

 

 

//通过JDBC
val pros :Properties = new Properties()
pros.setProperty("user","root")
pros.setProperty("password","123456")
val df :DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/system","user",pros)
df.show()

 

3） 写入数据

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SQL")
val spark:SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

import spark.implicits._
val rdd: RDD[Stu] = spark.sparkContext.makeRDD(List(Stu("lisi", 20),
 Stu("zs", 30)))
val ds:Dataset[Stu] = rdd.toDS()

ds.write.format("jdbc")
 .option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/system")
 .option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
 .option("user","root")
 .option("password","123456")
 .option("dbtable","user2")
 .mode(SaveMode.Append)
 .save()

spark.stop()

Spark-SQL连接Hive

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)、Hive 查询语言（HQL）等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。

使用方式分为内嵌Hive、外部Hive、Spark-SQL CLI、Spark beeline 以及代码操作。

 

1）内嵌的 HIVE

如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可。但是在实际生产活动当中，几乎没有人去使用内嵌Hive这一模式。

3）运行 Spark beeline（了解）

Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：

➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下

➢ 把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 启动 Thrift Server

➢ 使用 beeline 连接 Thrift Server

beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n root

 

4）运行Spark-SQL CLI

Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在 Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似于 Hive 窗口。

操作步骤：

1. 将mysql的驱动放入jars/当中；

2. 将hive-site.xml文件放入conf/当中；

3. 运行bin/目录下的spark-sql.cmd 或者打开cmd，在

D:\spark\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\bin当中直接运行spark-sql

代码操作Hive

1.​导入依赖。

<dependency>
   <groupId>org.apache.spark</groupId>
   <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
   <version>3.0.0</version>
</dependency>

<dependency>
   <groupId>org.apache.hive</groupId>
   <artifactId>hive-exec</artifactId>
   <version>2.3.3</version>
</dependency>

 

可能出现下载jar包的问题：

D:\maven\repository\org\pentaho\pentaho-aggdesigner-algorithm\5.1.5-jhyde

 

2.​将hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中。

3.​代码实现。

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("hive")
val spark:SparkSession = SparkSession.builder()
 .enableHiveSupport()
 .config(sparkConf)
 .getOrCreate()

spark.sql("show databases").show()
spark.sql("create database spark_sql")
spark.sql("show databases").show()