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使用 PySpark 连接 MySQL 数据库

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了用于分布式计算的强大功能。在实际的数据分析和处理中，我们通常需要从关系型数据库中读取数据，对其进行处理和分析。本文将介绍如何使用 PySpark 连接 MySQL 数据库，并且展示了一些常见的数据读取和写入操作。

准备工作

在开始之前，我们需要确保已经安装了以下软件和库：

Apache Spark：可以从官方网站下载并安装 Apache Spark。确保将 Spark 的 bin 目录添加到系统的 PATH 环境变量中。
Jupyter Notebook：可以使用 pip 安装 Jupyter Notebook，命令为 pip install jupyter。

另外，我们还需要安装 PySpark 和相应的 MySQL 驱动。可以使用 pip 安装这两个库，命令为 pip install pyspark mysql-connector-python。

连接 MySQL 数据库

首先，我们需要创建一个 SparkSession 对象，该对象是与 Spark 集群交互的入口。在创建 SparkSession 对象时，我们需要指定一些配置参数，包括数据库连接信息。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PySpark MySQL Example") \
    .config("spark.jars", "mysql-connector-java.jar") \
    .getOrCreate()

# 指定数据库连接信息
host = "localhost"
port = "3306"
database = "mydatabase"
username = "myusername"
password = "mypassword"

# 构建 JDBC URL
jdbc_url = f"jdbc:mysql://{host}:{port}/{database}?user={username}&password={password}"

# 读取 MySQL 数据库表的数据
df = spark.read \
    .format("jdbc") \
    .option("url", jdbc_url) \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .load()

# 展示数据
df.show()

上述代码中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象，并指定了应用程序的名称。然后，我们通过 config 方法设置了一个额外的配置项，即 MySQL 数据库驱动的 JAR 包。接下来，我们指定了 MySQL 数据库的连接信息，并构建了一个 JDBC URL。最后，我们使用 read 方法从 MySQL 表中读取数据，并使用 show 方法展示结果。

数据读取和写入

在成功连接到 MySQL 数据库之后，我们可以进行数据读取和写入的操作。下面是一些常见的示例代码：

读取 MySQL 表的部分数据

# 读取 MySQL 表的前 10 条数据
df = spark.read \
    .format("jdbc") \
    .option("url", jdbc_url) \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("numPartitions", "2") \
    .option("partitionColumn", "id") \
    .option("lowerBound", "0") \
    .option("upperBound", "100") \
    .option("fetchsize", "100") \
    .load()

# 展示数据
df.show()

将数据写入 MySQL 表

# 创建一个 DataFrame 对象
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 将数据写入 MySQL 表
df.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", jdbc_url) \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("mode", "append") \
    .save()

使用 SQL 查询 MySQL 表

# 创建一个临时视图
df.createOrReplaceTempView("myview")

# 使用 SQL 查询 MySQL 表
result = spark.sql("SELECT name, age FROM myview WHERE age > 30")

# 展示查询结果
result.show()

结语

本文介绍了如何使用 PySpark 连接 MySQL 数据库，并展示了一些常见的数据读取和写入操作。通过使用 PySpark，我们可以方便地进行大规模数据处理和分析，提高工作效率。希望本文对您有所帮助！