当前位置：首页 > 教程 > 编程语言 > python编程 > pyspark对Mysql数据库进行读写的实现

pyspark对Mysql数据库进行读写的实现
日期：2021-09-08 13:17:31 来源：脚本之家

pyspark是Spark对Python的api接口，可以在Python环境中通过调用pyspark模块来操作spark，完成大数据框架下的数据分析与挖掘。其中，数据的读写是基础操作，pyspark的子模块pyspark.sql 可以完成大部分类型的数据读写。文本介绍在pyspark中读写Mysql数据库。

1 软件版本

在Python中使用Spark，需要安装配置Spark，这里跳过配置的过程，给出运行环境和相关程序版本信息。

win10 64bit
java 13.0.1
spark 3.0
python 3.8
pyspark 3.0
pycharm 2019.3.4

2 环境配置

pyspark连接Mysql是通过java实现的，所以需要下载连接Mysql的jar包。

下载地址

在这里插入图片描述

选择下载Connector/J，然后选择操作系统为Platform Independent，下载压缩包到本地。

在这里插入图片描述

然后解压文件，将其中的jar包mysql-connector-java-8.0.19.jar放入spark的安装目录下，例如D:\spark\spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7\jars。

在这里插入图片描述

环境配置完成！

3 读取Mysql

脚本如下：

from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession

if __name__ == '__main__':
  # spark 初始化
  spark = SparkSession. \
    Builder(). \
    appName('sql'). \
    master('local'). \
    getOrCreate()
  # mysql 配置(需要修改)
  prop = {'user': 'xxx', 
      'password': 'xxx', 
      'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
  # database 地址(需要修改)
  url = 'jdbc:mysql://host:port/database'
  # 读取表
  data = spark.read.jdbc(url=url, table='tb_newCity', properties=prop)
  # 打印data数据类型
  print(type(data))
  # 展示数据
  data.show()
  # 关闭spark会话
  spark.stop()

注意点：
prop参数需要根据实际情况修改，文中用户名和密码用xxx代替了，driver参数也可以不需要；
url参数需要根据实际情况修改，格式为jdbc:mysql://主机:端口/数据库；
通过调用方法read.jdbc进行读取，返回的数据类型为spark DataFrame；

运行脚本，输出如下：

在这里插入图片描述

4 写入Mysql

脚本如下：

import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row

if __name__ == '__main__':
  # spark 初始化
  sc = SparkContext(master='local', appName='sql')
  spark = SQLContext(sc)
  # mysql 配置(需要修改)
  prop = {'user': 'xxx',
      'password': 'xxx',
      'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
  # database 地址(需要修改)
  url = 'jdbc:mysql://host:port/database'

  # 创建spark DataFrame
  # 方式1：list转spark DataFrame
  l = [(1, 12), (2, 22)]
  # 创建并指定列名
  list_df = spark.createDataFrame(l, schema=['id', 'value']) 
  
  # 方式2：rdd转spark DataFrame
  rdd = sc.parallelize(l) # rdd
  col_names = Row('id', 'value') # 列名
  tmp = rdd.map(lambda x: col_names(*x)) # 设置列名
  rdd_df = spark.createDataFrame(tmp) 
  
  # 方式3：pandas dataFrame 转spark DataFrame
  df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'value': [12, 22]})
  pd_df = spark.createDataFrame(df)

  # 写入数据库
  pd_df.write.jdbc(url=url, table='new', mode='append', properties=prop)
  # 关闭spark会话
  sc.stop()

注意点：

prop和url参数同样需要根据实际情况修改；

写入数据库要求的对象类型是spark DataFrame，提供了三种常见数据类型转spark DataFrame的方法；

通过调用write.jdbc方法进行写入，其中的model参数控制写入数据的行为。