Spark读取和写入MySQL

 背景说明

Spark SQL 还包括一个数据源，该数据源可以使用 JDBC 从其他数据库读取数据。这 功能应优先于使用 JdbcRDD。 这是因为返回了结果 作为 DataFrame，它们可以很容易地在 Spark SQL 中处理或与其他数据源联接。 JDBC 数据源也更易于从 Java 或 Python 使用，因为它不需要用户 提供 ClassTag。

说明：JDBC加载和保存可以通过load/save或JDBC方法实现。

参考官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.8/sql-data-sources-jdbc.html

1．从JDBC源加载数据

Dataset<Row> jdbcDF = spark.read()
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load();

Properties connectionProperties = new Properties();
connectionProperties.put("user", "username");
connectionProperties.put("password", "password");

Dataset<Row> jdbcDF2 = spark.read()
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);

2．将数据保存到JDBC源

jdbcDF.write()
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:postgresql:dbserver")
  .option("dbtable", "schema.tablename")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .save();

Properties connectionProperties = new Properties();
connectionProperties.put("user", "username");
connectionProperties.put("password", "password");
jdbcDF2.write()
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);

 
// 指定写入时创建表列数据类型
jdbcDF.write()
  .option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")
  .jdbc("jdbc:postgresql:dbserver", "schema.tablename", connectionProperties);