Rumah > pangkalan data > tutorial mysql > Bagaimana untuk Membaca Jadual Pangkalan Data MySQL ke dalam Spark DataFrames menggunakan PySpark?

Bagaimana untuk Membaca Jadual Pangkalan Data MySQL ke dalam Spark DataFrames menggunakan PySpark?

Susan Sarandon
Lepaskan: 2024-10-28 18:52:29
asal
701 orang telah melayarinya

How to Read MySQL Database Tables into Spark DataFrames using PySpark?

Sepadukan Apache Spark dengan MySQL: Baca Jadual Pangkalan Data ke dalam Spark DataFrames

Mengintegrasikan Spark dengan MySQL membolehkan anda mengakses jadual dan proses pangkalan data MySQL dengan lancar data mereka dalam aplikasi Spark anda. Begini cara anda boleh mencapai ini:

Daripada PySpark, anda boleh memanfaatkan coretan kod berikut:

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

Kod ini mewujudkan sambungan JDBC ke pangkalan data MySQL anda dan memuatkan jadual pangkalan data yang ditentukan ke dalam Spark DataFrame bernama dataframe_mysql.

Anda kemudiannya boleh melakukan pelbagai transformasi dan operasi data pada DataFrame menggunakan API kaya Spark. Contohnya, anda boleh menapis, mengagregat dan menggabungkan data daripada jadual dengan sumber data lain.

Perhatikan bahawa anda mungkin perlu memastikan pemacu MySQL JDBC disertakan dalam laluan kelas aplikasi Spark anda untuk penyepaduan ini berfungsi .

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Membaca Jadual Pangkalan Data MySQL ke dalam Spark DataFrames menggunakan PySpark?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan