Spark大数据分析 课件 5.3 Spark SQL多数据源操作_第1页
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文档简介

SparkSQL多数据源操作目录/Contents01

MySQL数据源操作02Hive数据源操作MySQL数据源操作01MySQL数据源操作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。Hive数据源操作02Hive数据源操作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。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。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

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