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前面的课程我们学习了如何从csv文件中读入数据，这相当于是对csv这种类型的数据的操作。那么接下来，我们一起看看，如何写Spark程序来操作mysql数据库。先来给大家介绍一下我们这节课的主要学习内容：

（1）安装mysql数据库。

（2）写Spark程序连接mysql数据库并进行读写操作。

（一）准备mysql环境
我们计划在hadoop001这台设备上安装mysql服务器，（当然也可以重新使用一台全新的虚拟机）。

以下是具体步骤：

使用finalshell连接hadoop001.
查看是否已安装MySQL。命令是: rpm -qa|grep mariadb
若已安装，需要先做卸载MySQL的操作命令是：rpm -e --nodeps mariadb-libs

把mysql的安装包上传到虚拟机。

进入/opt/software/目录，解压上传的.tar文件。
cd /opt/software

解压文件

tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

得到的效果如下

安装工具包
yum install -y   perl   perl-Data-Dumper   perl-Digest-MD5   net-tools libaio

如果安装成功，或者显示以下内容，即可继续安装步骤：

软件包 libaio-0.3.109-13.el7.x86_64 已安装并且是最新版本

无须任何处理

6.安装mysql。依次输入以下5条命令:

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

命令说明：

rpm -ivh 是 Linux 中用于安装 RPM（Red Hat Package Manager）软件包的命令。具体来说，rpm -ivh 中的每个选项都有特定的含义：

rpm：RPM 包管理工具，用于安装、查询、验证、更新和删除软件包。  

-i：表示安装（install）软件包。  

-v：表示显示详细（verbose）信息，提供更多安装过程中的输出信息。  

-h：表示在安装过程中显示进度条，以 # 符号表示安装进度。

初始化数据库
使用的命令是： mysqld --initialize --user=mysql

查看临时密码
安装完成之后，它会在一个日志文件中保存临时密码，通过cat命令来查看这个密码。具体的操作是：cat /var/log/mysqld.log

将临时密码复制，或者暂时存到某处

启动MySQL服务。对应的命令是：systemctl start mysqld
登录MySQL数据库。对应的命令是：mysql -uroot -p
输入临时密码。此时会要求输入密码。
Enter password: 临时密码。注意，在输入密码的过程中，密码并不可见。

登陆成功后，修改密码为000000。初始密码太难记了，我们先修改一下密码。对应的命令如下：
mysql> set password = password("000000");

使root允许任意ip连接
mysql> update mysql.user set host='%' where user='root';

mysql> flush privileges;

查看已有的数据库。通过命令：show databases;

（二）创建数据库和表
接下来，我们去创建一个新的数据库，数据表，并插入一条数据。

参考代码如下：

-- 创建数据库

CREATE DATABASE spark;
-- 使用数据库

USE spark;

-- 创建表

create table person(id int, name char(20), age int);

-- 插入示例数据

insert into person values(1, 'jam', 20), (2,'judi', 21);

-- 查看所有数据
select * from person;

-- 退出
quit

提醒：use spark；的作用是使用当前数据库；

（三）Spark连接MySQL数据库
新建项目，或者使用之前的项目也可以。
修改pom.xml文件。
【教师讲解这个三个依赖的作用，强调可以删除spark-core这个包】

补充三个依赖:

（1）scala-library 是 Scala 语言的基础库，是编写 Scala 程序的必要条件。

（2）spark-sql_2.12 提供了 Spark SQL 的功能，用于高效的数据处理和分析。

（3）mysql-connector-java 提供了与 MySQL 数据库交互的能力。

<dependency>

            <groupId>org.scala-lang</groupId>

            <artifactId>scala-library</artifactId>

            <version>2.12.15</version>

        </dependency>

        <dependency>

            <groupId>org.apache.spark</groupId>

            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>

            <version>3.3.1</version>

         </dependency>

        <dependency>

            <groupId>mysql</groupId>

            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

            <version>8.0.33</version>

        </dependency>

请注意，这里并没没有单独添加spark_core的依赖，因为在spark-sql中已经包含了spark_core。

写Spark程序连接mysql
核心步骤：

创建Properties对象，设置数据库的用户名和密码
使用spark.read.jbdc方法，连接数据库
import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
object SparkSQL01 {
  /*
  sparksql DataFrame:一种分布式的数据集，类似于二维表格（mysql 数据库中的数据表）
  1.读入现成的结构化数据：csv 数据库  json
  2.通过RDD转换而来
  DataFrame：
  1.调用API来实现相关功能
  2.调用SQL语句来实现相关功能
   */
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkSQL01")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
 
    //读入文件
    val df = spark.read.option("header", "true").csv("input/ecommerce_data.csv")
//
//    //选出quantity > 5 的记录
//    val df1 = df.filter(df("quantity") > 5)
    //    df1.show()
    //选出 quantity > 5 的记录:使用SQL来实现相关功能
    //1.生成一个临时数据表
    df.createOrReplaceTempView("ecommerce")
    //2.执行SQL语句
    val df2 = spark.sql("select * from t1 where quantity > 5")
 
    df2.show()
  }
 
}

park添加数据到mysql
前面演示了数据的查询，现在来看看添加数据到mysql。

【教师讲

、
import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
import java.util.Properties
 
object SparkSQL02 {
  //连接hadoop100上的mysql数据库,读出spark数据库中的person表中的内容
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark =SparkSession.builder().appName("SparkSQL02").master("local[*]").getOrCreate()
 
    //创建一个properties对象，用来储存mysql的连接信息
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("user","root")
    prop.setProperty("password","000000")
    //添加一条数据到数据库
    val data = Seq((3,"zhangsan",30),(4,"lisi",40),(5,"wangwu",50))
    val df1 = spark.createDataFrame(data).toDF("id","name","age")
    df1.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://hadoop100:3306/spark","person",prop)
 
    //读取mysql数据库中的数据
    val df  = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop100:3306/spark","person",prop)
    df.show()
  }
 
}