Spark,SparkSQL操作Mysql, 创建数据库和表

以下是使用 Spark SQL 在 MySQL 中创建数据库和表的步骤(基于 Scala API):

  1. 准备工作
  • 添加 MySQL 驱动依赖

同前所述,需在 Spark 环境中引入 MySQL Connector JAR 包(如 mysql-connector-java-8.0.33.jar )。

  • 获取 SparkSession

scala

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()

.appName("Spark SQL MySQL")

.master("local[*]") // 或集群地址

.getOrCreate()

  1. 创建 MySQL 数据库

方式 1:通过原生 SQL 语句创建

scala

// 构建 MySQL 连接参数

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8" // 未指定数据库名

val user = "root"

val password = "your_password"

// 使用 Spark SQL 执行原生 MySQL 语句(需通过 JDBC 提交)

spark.sql(s"""

CREATE TABLE jdbc($jdbcUrl)

(statement 'CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db')

""").show()

方式 2:通过 DataFrameWriter 间接创建(需先连接空数据库)

scala

// 连接到 MySQL 服务器(未指定数据库)

val emptyDbUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/?useSSL=false"

val createDbDf = spark.createDataFrame(Seq.empty[(String)]) // 空 DataFrame

createDbDf.write.format("jdbc")

.option("url", emptyDbUrl)

.option("dbtable", "(CREATE DATABASE IF NOT EXISTS test_db) AS dummy") // 执行建库语句

.option("user", user)

.option("password", password)

.mode("append")

.save()

  1. 创建 MySQL 表

步骤 1:连接到目标数据库

scala

val dbUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?useSSL=false&characterEncoding=utf8"

步骤 2:定义表结构并创建表

方式 1:通过 Spark SQL 建表语句(DDL)

scala

// 定义表结构(DDL 语法需符合 MySQL 规范)

val createTableSql = """

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

name VARCHAR(50) NOT NULL,

age INT,

create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4

"""

// 执行建表语句(通过 JDBC 提交)

spark.sql(s"""

CREATE TABLE jdbc($dbUrl)

(statement '$createTableSql')

""").show()

方式 2:通过 DataFrame 模式推断创建表

scala

// 创建示例 DataFrame(定义表结构)

val data = Seq(

(1, "Alice", 25),

(2, "Bob", 30)

)

val schema = "id INT, name STRING, age INT"

val df = spark.createDataFrame(data, schema)

// 写入空表(自动创建表结构)

df.write.format("jdbc")

.option("url", dbUrl)

.option("dbtable", "users") // 表名

.option("user", user)

.option("password", password)

.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")

.mode("overwrite") // 若表不存在则创建,存在则覆盖

.save()

关键说明

  1. 建库建表权限:需确保 MySQL 用户(如 root )具备 CREATE DATABASE 和 CREATE TABLE 权限。

  2. DDL 语法兼容性:Spark SQL 通过 JDBC 执行的是 原生 MySQL 语句,需遵循 MySQL 的语法规则(如引擎、字符集设置)。

  3. 表已存在处理:使用 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 避免重复建表报错。

通过以上方法,可利用 Spark SQL 在 MySQL 中完成数据库和表的创建操作。

相关推荐
清水白石00814 分钟前
解构异步编程的两种哲学:从 asyncio 到 Trio,理解 Nursery 的魔力
运维·服务器·数据库·python
资生算法程序员_畅想家_剑魔16 分钟前
Mysql常见报错解决分享-01-Invalid escape character in string.
数据库·mysql
PyHaVolask42 分钟前
SQL注入漏洞原理
数据库·sql
ptc学习者1 小时前
黑格尔时代后崩解的辩证法
数据库
代码游侠1 小时前
应用——智能配电箱监控系统
linux·服务器·数据库·笔记·算法·sqlite
!chen1 小时前
EF Core自定义映射PostgreSQL原生函数
数据库·postgresql
霖霖总总1 小时前
[小技巧14]MySQL 8.0 系统变量设置全解析:SET GLOBAL、SET PERSIST 与 SET PERSIST_ONLY 的区别与应用
数据库·mysql
马克学长1 小时前
SSM校园食堂订餐系统531p9(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面
数据库·ssm 框架·ssm 校园食堂订餐系统
alonewolf_991 小时前
深入剖析MySQL索引底层:B+树、联合索引与跳跃扫描原理全解
数据库·b树·mysql
oMcLin2 小时前
如何在 AlmaLinux 9 上配置并优化 Redis 集群,支持高并发的实时数据缓存与快速查询?
数据库·redis·缓存