spark连接jdbc,连接mysql

1 最直接的方式

scala> val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")

.option("url", "jdbc:mysql://hadoop1:3306/rdd")-------mysql 接口和库名

.option("dbtable", "rddtable")-----两张表名

.option("user", "root")----登陆的权限和用户名,照着写即可

.option("password", "cc123456")----登陆密码

.load()
结果:

jdbcDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, name: string]

准备工作是你的有要连接mysql的库名,表名,并且要准备好数据。

2)我们连起来执行一下啊

scala> val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop1:3306/rdd").option("dbtable", "rddtable").option("user", "root").option("password", "cc123456").load()
jdbcDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, name: string]

3)我们做一下查询,看看结果如何

scala> jdbcDF.show
+---+----+
| id|name|
+---+----+
| 1|adsg|
| 2|sdaf|
| 23| sdf|
+---+----+

原文地址:https://www.cnblogs.com/markecc121/p/11643500.html

时间: 10-09

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1.下载jdbc驱动: http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 2.加入jdbc的jar包至项目的libs目录并build path 2.修改环境变量:export PATH=/usr/local/mysql/bin/:${PATH} 3.默认[email protected]没有密码 4.修改密码: 命令行:mysqladmin -u root -p  password root MYSQL环境中的命令: mysql> UPDATE mysql.

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学习总结------用JDBC连接MySQL

1.下载MySQL的JDBC驱动 地址:https://dev.mysql.com/downloads/connector/ 为了方便,直接就选择合适自己的压缩包 跳过登录,选择直接下载 下载完成后,解压  mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar  ,复制 在解压的文件中,找到 粘贴到WebContent—WEB-INF—lib 在ecplise中选择lib文件夹,直接Ctrl+V粘贴即可 2.新建一个.jsp页面 代码: <%@page import="j