Wie lese ich MySQL-Tabellen als Spark-DataFrames?

Integration von Apache Spark mit MySQL zum Lesen von Datenbanktabellen

Um Apache Spark mit MySQL zu verbinden und Datenbanktabellen als Spark-Datenrahmen zu nutzen, befolgen Sie diese Schritte :

1. Erstelle einen Funken Sitzung:

   <code class="python">from pyspark.sql import SparkSession
   
   # Create a Spark session object
   spark = SparkSession.builder \
       .appName("Spark-MySQL-Integration") \
       .getOrCreate()</code>

   Nach dem Login kopieren

2. Instanziieren eines MySQL-Connectors:

   <code class="python">from pyspark.sql import DataFrameReader
   
   # Create a DataFrameReader object for MySQL connection
   jdbc_df_reader = DataFrameReader(spark)</code>

   Nach dem Login kopieren

3. Konfigurieren MySQL-Verbindung Parameter:

   <code class="python"># Set MySQL connection parameters
   jdbc_params = {
       "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/my_db",
       "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
       "dbtable": "my_table",
       "user": "root",
       "password": "password"
   }</code>

   Nach dem Login kopieren

4. Datenbanktabelle lesen:

   <code class="python"># Read the MySQL table as a Spark dataframe
   dataframe_mysql = jdbc_df_reader.format("jdbc") \
       .options(**jdbc_params) \
       .load()
   
   # Print the dataframe schema
   dataframe_mysql.printSchema()</code>

   Nach dem Login kopieren

Dieser Ansatz zeigt, wie das geht Integrieren Sie Apache Spark mit MySQL, sodass Sie auf Datenbanktabellen als Spark-Datenrahmen zugreifen können.

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