当前位置 博文首页 > pyspark对Mysql数据库进行读写的实现
pyspark是Spark对Python的api接口，可以在Python环境中通过调用pyspark模块来操作spark，完成大数据框架下的数据分析与挖掘。其中，数据的读写是基础操作，pyspark的子模块pyspark.sql 可以完成大部分类型的数据读写。文本介绍在pyspark中读写Mysql数据库。
在Python中使用Spark，需要安装配置Spark，这里跳过配置的过程，给出运行环境和相关程序版本信息。
pyspark连接Mysql是通过java实现的，所以需要下载连接Mysql的jar包。
下载地址
选择下载Connector/J，然后选择操作系统为Platform Independent，下载压缩包到本地。
然后解压文件，将其中的jar包mysql-connector-java-8.0.19.jar放入spark的安装目录下，例如D:\spark\spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7\jars。
环境配置完成！
脚本如下：
from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
if __name__ == '__main__':
# spark 初始化
spark = SparkSession. \
Builder(). \
appName('sql'). \
master('local'). \
getOrCreate()
# mysql 配置(需要修改)
prop = {'user': 'xxx',
'password': 'xxx',
'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
# database 地址(需要修改)
url = 'jdbc:mysql://host:port/database'
# 读取表
data = spark.read.jdbc(url=url, table='tb_newCity', properties=prop)
# 打印data数据类型
print(type(data))
# 展示数据
data.show()
# 关闭spark会话
spark.stop()
prop参数需要根据实际情况修改，文中用户名和密码用xxx代替了，driver参数也可以不需要；url参数需要根据实际情况修改，格式为jdbc:mysql://主机:端口/数据库；read.jdbc进行读取，返回的数据类型为spark DataFrame；运行脚本，输出如下：
脚本如下：
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row
if __name__ == '__main__':
# spark 初始化
sc = SparkContext(master='local', appName='sql')
spark = SQLContext(sc)
# mysql 配置(需要修改)
prop = {'user': 'xxx',
'password': 'xxx',
'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
# database 地址(需要修改)
url = 'jdbc:mysql://host:port/database'
# 创建spark DataFrame
# 方式1：list转spark DataFrame
l = [(1, 12), (2, 22)]
# 创建并指定列名
list_df = spark.createDataFrame(l, schema=['id', 'value'])
# 方式2：rdd转spark DataFrame
rdd = sc.parallelize(l) # rdd
col_names = Row('id', 'value') # 列名
tmp = rdd.map(lambda x: col_names(*x)) # 设置列名
rdd_df = spark.createDataFrame(tmp)
# 方式3：pandas dataFrame 转spark DataFrame
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'value': [12, 22]})
pd_df = spark.createDataFrame(df)
# 写入数据库
pd_df.write.jdbc(url=url, table='new', mode='append', properties=prop)
# 关闭spark会话
sc.stop()
注意点：
prop和url参数同样需要根据实际情况修改；
写入数据库要求的对象类型是spark DataFrame，提供了三种常见数据类型转spark DataFrame的方法；
通过调用write.jdbc方法进行写入，其中的model参数控制写入数据的行为。
| model | 参数解释 |
|---|---|
| error | 默认值，原表存在则报错 |
| ignore | 原表存在，不报错且不写入数据 |
| append | 新数据在原表行末追加 |
| overwrite | 覆盖原表 |
Access denied for user …
原因：mysql配置参数出错
解决办法：检查user,password拼写，检查账号密码是否正确，用其他工具测试mysql是否能正常连接，做对比检查。
No suitable driver
原因：没有配置运行环境
解决办法：下载jar包进行配置，具体过程参考本文的2 环境配置。
