MySQL 테이블을 Spark DataFrame으로 읽는 방법은 무엇입니까?

데이터베이스 테이블 읽기를 위해 Apache Spark와 MySQL 통합

Apache Spark를 MySQL과 연결하고 데이터베이스 테이블을 Spark 데이터 프레임으로 활용하려면 다음 단계를 따르세요. :

1. Spark 세션 생성:

   <code class="python">from pyspark.sql import SparkSession
   
   # Create a Spark session object
   spark = SparkSession.builder \
       .appName("Spark-MySQL-Integration") \
       .getOrCreate()</code>

2. MySQL 커넥터 인스턴스화:

   <code class="python">from pyspark.sql import DataFrameReader
   
   # Create a DataFrameReader object for MySQL connection
   jdbc_df_reader = DataFrameReader(spark)</code>

3. MySQL 연결 매개변수 구성:

   <code class="python"># Set MySQL connection parameters
   jdbc_params = {
       "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/my_db",
       "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
       "dbtable": "my_table",
       "user": "root",
       "password": "password"
   }</code>

4. 데이터베이스 테이블 읽기 :

   <code class="python"># Read the MySQL table as a Spark dataframe
   dataframe_mysql = jdbc_df_reader.format("jdbc") \
       .options(**jdbc_params) \
       .load()
   
   # Print the dataframe schema
   dataframe_mysql.printSchema()</code>

이 접근 방식은 Apache Spark를 MySQL과 통합하여 Spark 데이터 프레임으로 데이터베이스 테이블에 액세스하는 방법을 보여줍니다.

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