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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。

1 软件版本

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。

  • win10 64bit
  • java 13.0.1
  • spark 3.0
  • python 3.8
  • pyspark 3.0
  • pycharm 2019.3.4

2 环境配置

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

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

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。

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

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

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

环境配置完成!

3 读取Mysql

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()
  • 注意点:
  • 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
  • 通过调用方法read.jdbc进行读取,返回的数据类型为spark DataFrame;

运行脚本,输出如下:

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

4 写入Mysql

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:

propurl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

5 常见报错

Access denied for user …

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

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

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

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

标签:
pyspark,Mysql读写,pyspark读写mysql

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