pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

下面是“pyspark对Mysql数据库进行读写的实现”的完整攻略。

1. 安装必要的库

在使用pyspark进行读写mysql数据之前，需要先安装必要的库pyspark和mysql-connector-python，具体安装过程如下：

pip install pyspark

pip install mysql-connector-python

2. 配置Mysql连接

使用pyspark读写mysql数据，需要先配置mysql连接。读写mysql数据的前提是已经有一条可用的mysql数据库地址以及用户名和密码。下面的示例演示了如何配置mysql连接。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("pyspark-mysql") \
    .config("spark.driver.extraClassPath", "path/to/mysql-connector-java-8.0.23.jar") \
    .config("spark.executor.extraClassPath", "path/to/mysql-connector-java-8.0.23.jar") \
    .getOrCreate()

mysql_host = "localhost"
mysql_port = "3306"
mysql_database = "test"
mysql_table = "example_table"
mysql_username = "root"
mysql_password = "root123"

url = "jdbc:mysql://{}:{}/{}?user={}&password={}".format(mysql_host, mysql_port, mysql_database, mysql_username, mysql_password)

connectionProperties = {
  "driver": "com.mysql.jdbc.Driver"
}

上述代码中，我们使用了SparkSession来创建一个spark实例，并配置了mysql数据库的连接参数。其中，url参数指定了mysql连接的地址、数据库名称、用户名和密码。

3. 使用pyspark读取mysql数据

使用pyspark读取mysql数据的过程非常简单，只需要使用spark.read.jdbc将mysql表读取为dataframe即可。下面的示例演示了如何读取以及查询mysql数据。

df = spark.read.jdbc(url=url, table=mysql_table, properties=connectionProperties)

df.show()

df.filter(df['age'] > 20).show()

在上述代码中，我们首先使用spark.read.jdbc从mysql表中读取数据，并将结果保存到一个dataframe中。然后使用df.show()来展示dataframe中的所有行，并用df.filter()方法来查询所有年龄大于20的人。

4. 使用pyspark写入mysql数据

使用pyspark向mysql写入数据的过程和读取数据类似，只需要使用dataframe.write.jdbc方法即可。下面的示例演示了如何将pyspark中的dataframe写入到mysql中。

new_rdd = spark.sparkContext.parallelize([(10, 'John'), (20, 'Smith'), (30, 'Adam')])
new_df = spark.createDataFrame(new_rdd, ['age', 'name'])

new_df.write.jdbc(url=url, table=mysql_table, mode="append", properties=connectionProperties)

在上述代码中，我们首先创建了一个新的RDD，并使用此RDD来创建一个新的dataframe。然后，我们将新的dataframe写入到mysql的example_table中，并设置mode参数为"append"表示追加数据。

总结

pyspark对Mysql数据库进行读写操作的过程非常简单，只需要按照以下步骤操作即可：

1. 安装必要的库pyspark和mysql-connector-python。
2. 配置mysql连接。
3. 使用pyspark读取mysql数据。
4. 使用pyspark写入mysql数据。

希望这篇攻略对你有所帮助。