將Apache Spark 與MySQL 整合:將資料庫表讀入Spark DataFrames
將Spark 與MyMy資料庫表格和進程您的Spark 應用程式中的資料。以下是實現此目的的方法:
從PySpark,您可以利用以下程式碼片段:
<code class="python">dataframe_mysql = mySqlContext.read.format("jdbc").options( url="jdbc:mysql://localhost:3306/my_bd_name", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="my_tablename", user="root", password="root").load()</code>
此程式碼建立與MySQL 資料庫的JDBC 連接並將指定的資料庫表載入一個名為dataframe_mysql 的Spark DataFrame。
然後您可以使用 Spark 豐富的 API 在 DataFrame 上執行各種資料轉換和操作。例如,您可以篩選、聚合表中的資料以及將表中的資料與其他資料來源連接。
請注意,您可能需要確保 MySQL JDBC 驅動程式包含在 Spark 應用程式的類別路徑中才能使此整合正常運作.
以上是如何使用 PySpark 將 MySQL 資料庫表格讀入 Spark DataFrame?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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