org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql.{SaveMode, DataFrame} import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import java.sql.DriverManager import java.sql.Connection val sqlContext = new HiveContext(sc) val mySQLUrl = "jdbc:mysql://10.180.211.100:3306/appcocdb?user=appcoc&password=A...
print? import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine ##将数据写入mysql的数据库，但需要先通过sqlalchemy.create_engine建立连接,且字符编码设置为utf8，否则有些latin字符不能处理 yconnect = create_engine(‘mysql+mysqldb://root:password@localhost:3306/databasename?charset=utf8‘) pd.io.sql.to_sql(thedataframe,‘tablename‘, yconnect, schema=‘databasename‘, if_exists=‘append‘) i...
mysql的信息我保存在了外部的配置文件，这样方便后续的配置添加。1 //配置文件示例： 2 [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties 3 #mysql数据库配置 4 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver 5 mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=false&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&rewriteBatchedStatements=true 6 mysql.username=user 7 mysql.password=1234562.需要的jar依赖（sbt版本，maven的...
现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算，然后将计算结果写入到mysql中，但是在写入的时候有个限制：1、mysql中的目标表事先已经存在，并且当中存在主键，自增长的键id2、在进行将dataFrame写入表的时候，id字段不允许手动写入，因为其实自增长的 要求：1、写入数据库的时候，需要指定字段写入，也就是说，只指定部分字段写入2、在写入数据库的时候，对于操作主键相同的记录要实现更新操作，非插入操作 分析：spark本身提供了...
import java.util.Properties 2 import org.apache.spark.sql.types._ 3 import org.apache.spark.sql.Row 4 import org.apache.spark.SparkConf 5 import org.apache.spark.SparkContext 6 import org.apache.spark.sql.SQLContext 7 object TestMySQL { 8 def main(args: Array[String]) { 9 val conf = new SparkConf() 10 conf.setMaster("local") 11 .setAppName("TestMySQL") //设置运行方式...
1、DataFrame 一个以命名列组织的分布式数据集。概念上相当于关系数据库中一张表或在R / Python中的data frame数据结构,但DataFrame有丰富的优化。在spark 1.3之前，核心的新类型为RDD-schemaRDD,现改为DataFrame。spark 通过DataFrame操作大量的数据源，包1、DataFrame 一个以命名列组织的分布式数据集。概念上相当于关系数据库中一张表或在R / Python中的data frame数据结构,但DataFrame有丰富的优化。在spark 1.3之前，核心的新...
dataframe是在spark1.3.0中推出的新的api，这让spark具备了处理大规模结构化数据的能力，在比原有的RDD转化方式易用的前提下，据说计算性能更还快了两倍。spark在离线批处理或者实时计算中都可以将rdd转成dataframe进而通过简单的sql命令对数据进行操作，对于熟悉sql的人来说在转换和过滤过程很方便，甚至可以有更高层次的应用，比如在实时这一块，传入kafka的topic名称和sql语句，后台读取自己配置好的内容字段反射成一个class并利...
dict_ = { stu:[a,b,a,b,c], fav:[fa,fb,faa,fbb,fc] } df_ = pd.DataFrame(dict_)print(df_)#输出内容: # 通过 groupby apply 加lambda实现group_contact print(df_.groupby(stu).apply(lambda x: ,.join(x.fav))) 当然这样也可以实现: print(df_.groupby(stu).apply(lambda x: list(x.fav)))或则: print(df_.groupby(stu).agg({fav : lambda x: , .join(x)}))
如何正确将DataFrame格式数据导入到mysql数据库 读取数据库的操作和将数据写入到数据库还是有点不一样的 将DataFrame格式数据导入到mysql数据库，采用create_engine（）方法： from sqlalchemy import create_engine # create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@主机/库名?charset=utf8') engine = create_engine('mysql+pymysql://root:wx123456@localhost/testwuxian?charset=utf8') #将数据写入sql pd.io.sql.to_sql(table_c...
我正在尝试使用以下代码将pandas数据帧写入MySQL数据库.import pandas as pd import numpy as np from pandas.io import sql import MySQLdbdf = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8]]).Tdb = MySQLdb.connect("192.168.56.101","nilani","123","test") cursor = db.cursor()cursor.execute(...
package scalaimport java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext object TestMySQL {def main(args: Array[String]) {val conf = new SparkConf()conf.setMaster("local") .setAppName("scalawordcount") //设置运行方式为本地 val sc = new SparkConte...