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Spark大数据分析 课件 5.3 Spark SQL多数据源操作.pptxVIP

Spark大数据分析 课件 5.3 Spark SQL多数据源操作.pptx

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    SparkSQL多数据源操作

    MySQL数据源操作

    Hive数据源操作

    MySQL数据源操作

    ô

    SparkSQL可以通过JDBC从关系数据库中读取数据创建DataFrame,通过对

    DataFrame进行一系列操作后，还可以将数据重新写入关系数据库中，当使用JDBC访问其它数据库时，应该首选JDBCRDD。这是因为结果是以数据框

    (DataFrame)返回的，且这样SparkSQL操作轻松或便于连接其它数据源。

    MySQL数据源操作

    1.读取MySQL数据库

    通过navicat或者SQLyog工具远程连接master节点的MySQL服务，利用可视化界面创建名为spark_sql的数据库，并创建person表，向表中添加数据。

    2.向MySQL中写入数据

    SparkSQL不仅可以查询MySQL中的数据，还可以将数据写入MySQL中。

    MySQL数据源操作

    Hive数据源操作

    ô

    Hive数据源操作

    SparkSQL支持对Hive中存储的数据进行读写。

    下面介绍通过SparkSQL操作Hive数据仓库的具体步骤。

    1.环境准备

    Hive采用MySQL数据库存放Hive元数据，为了能够让Spark访问Hive,需要将MySQL驱动包复制到Spark安装路径下的jars目录下。

    2.创建数据库与表

    配置完成后启动hive创建对应的数据库与表。

    Hive数据源操作

    3.SparkSQL操作Hive数据库

    执行Spark-Shell,首先进入sparksql数据库，查看当前数据仓库中是否有person表。

    4.向表中插入数据

    在插入数据之前先查看表中的数据。

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