Wie lese ich MySQL-Datenbanktabellen als Spark-DataFrames?

Integration von Apache Spark mit MySQL zum Lesen von Datenbanktabellen als Spark-DataFrames

Um Apache Spark nahtlos mit MySQL zu verbinden und Daten aus Datenbanktabellen abzurufen Spark DataFrames, folgen Sie diesen Schritten:

Verwenden Sie in PySpark die Funktion mySqlContext.read, um die Verbindung herzustellen:

<code class="python">dataframe_mysql = mySqlContext.read.format("jdbc")</code>

Legen Sie die erforderlichen Konfigurationsparameter für die MySQL-Verbindung fest:

1. URL: Geben Sie die JDBC-URL für die MySQL-Datenbank an.
2. Treiber: Definieren Sie den JDBC-Treiber für MySQL (z. B. „com.mysql.jdbc.Driver“).
3. dbtable: Geben Sie den Namen der MySQL-Tabelle an, aus der Daten gelesen werden sollen.
4. Benutzer: Geben Sie den Benutzernamen für den Zugriff auf die MySQL-Datenbank an.
5. Passwort: Geben Sie das Passwort für den MySQL-Benutzer an.

Laden Sie die Tabellendaten mithilfe der Lademethode in einen DataFrame:

<code class="python">dataframe_mysql = dataframe_mysql.options(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/my_bd_name",
    driver = "com.mysql.jdbc.Driver",
    dbtable = "my_tablename",
    user="root",
    password="root").load()</code>

Sobald Sie die Daten in einen DataFrame geladen haben, können Sie verschiedene Vorgänge darauf ausführen, wie z. B. Transformationen und Aggregationen , unter Verwendung der umfangreichen APIs von Spark.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lese ich MySQL-Datenbanktabellen als Spark-DataFrames?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!