Spark使用Java、Scala 读取mysql、json、csv数据以及写入操作

Spark使用Java读取mysql数据和保存数据到mysql

• 一、pom.xml
• 二、spark代码
• 2.1 Java方式
• 2.2 Scala方式
• 三、写入数据到mysql中
• 四、DataFrameLoadTest
• 五、读取数据库中的数据写到
• 六、通过jdbc方式编程
• 七、spark：scala读取mysql的4种方法
• 八、读取csv数据插入到MySQL
• 部分博文原文信息

一、pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>SparkSQL</groupId>
    <artifactId>com.sparksql.test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <properties>
         <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.24</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-common</artifactId>
            <version>2.6.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>net.sf.json-lib</groupId>
            <artifactId>json-lib</artifactId>
            <version>2.4</version>
            <classifier>jdk15</classifier>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

二、spark代码

2.1 Java方式

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;

import java.util.Properties;

/**
 * Created by Administrator on 2017/11/6.
 */
public class SparkMysql {
    public static org.apache.log4j.Logger logger = org.apache.log4j.Logger.getLogger(SparkMysql.class);

    public static void main(String[] args) {
        JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(new SparkConf().setAppName("SparkMysql").setMaster("local[5]"));
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
        //读取mysql数据
        readMySQL(sqlContext);

        //停止SparkContext
        sparkContext.stop();
    }
        private static void readMySQL(SQLContext sqlContext){
        //jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/database
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
        //查找的表名
        String table = "user_test";
        //增加数据库的用户名(user)密码(password),指定test数据库的驱动(driver)
        Properties connectionProperties = new Properties();
        connectionProperties.put("user","root");
        connectionProperties.put("password","123456");
        connectionProperties.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");

        //SparkJdbc读取Postgresql的products表内容
        System.out.println("读取test数据库中的user_test表内容");
        // 读取表中所有数据
        DataFrame jdbcDF = sqlContext.read().jdbc(url,table,connectionProperties).select("*");
        //显示数据
        jdbcDF.show();
    }
}

2.2 Scala方式

import java.util.Properties

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object Passanger {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建sparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("Vehicle").master("local[4]").getOrCreate()
    //创建properties对象 设置连接mysql的信息
    val prop: Properties = new Properties()
    prop.setProperty("user", "root")
    prop.setProperty("password", "123456")

    //读取mysql数据
    val mysqlDF: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/11", "12", prop)
    mysqlDF.createOrReplaceTempView("passenger")
    vehicleDF.createOrReplaceTempView(("vehicle"))
    spark.stop()
  }
}
    

三、写入数据到mysql中

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

/**
 * Created by Administrator on 2017/11/6.
 */
public class SparkMysql {
    public static org.apache.log4j.Logger logger = org.apache.log4j.Logger.getLogger(SparkMysql.class);

    public static void main(String[] args) {
        JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(new SparkConf().setAppName("SparkMysql").setMaster("local[5]"));
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
        //写入的数据内容
        JavaRDD<String> personData = sparkContext.parallelize(Arrays.asList("1 tom 5","2 jack 6","3 alex 7"));
        //数据库内容
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
        Properties connectionProperties = new Properties();
        connectionProperties.put("user","root");
        connectionProperties.put("password","123456");
        connectionProperties.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
        /**
         * 第一步：在RDD的基础上创建类型为Row的RDD
         */
        //将RDD变成以Row为类型的RDD。Row可以简单理解为Table的一行数据
        JavaRDD<Row> personsRDD = personData.map(new Function<String,Row>(){
            public Row call(String line) throws Exception {
                String[] splited = line.split(" ");
                return RowFactory.create(Integer.valueOf(splited[0]),splited[1],Integer.valueOf(splited[2]));
            }
        });

        /**
         * 第二步：动态构造DataFrame的元数据。
         */
        List structFields = new ArrayList();
        structFields.add(DataTypes.createStructField("id",DataTypes.IntegerType,true));
        structFields.add(DataTypes.createStructField("name",DataTypes.StringType,true));
        structFields.add(DataTypes.createStructField("age",DataTypes.IntegerType,true));

        //构建StructType，用于最后DataFrame元数据的描述
        StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);

        /**
         * 第三步：基于已有的元数据以及RDD<Row>来构造DataFrame
         */
        DataFrame personsDF = sqlContext.createDataFrame(personsRDD,structType);

        /**
         * 第四步：将数据写入到person表中
         */
        personsDF.write().mode("append").jdbc(url,"person",connectionProperties);

        //停止SparkContext
        sparkContext.stop();
    }
 }

四、DataFrameLoadTest

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SaveMode}

object DataFrameLoadTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameLoadTest").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //数据源load sparkSQL默认的文件的格式parquet(列式的文件存储格式)文件
    //sqlContext.read.load("url")
    //可以指定一下文件类型
    //sqlContext.read.format("json").load("url")
    //指定存储格式
    //sqlContext.read.load().write.json()
                            //write.jdbc()
                            //write.parquet()
                            //write.save() 使用默认
                            //write.format("json").save()
    //如果存储目录存在
    /*
    * mode(SaveMode.Append) 追加
    * mode(SaveMode.ErrorIfExists) 报错(默认)
    * mode(SaveMode.Overwrite)重写
    * mode(SaveMode.Ignore)不更新
    * */
    //sqlContext.read.load("url").write.mode(SaveMode.ErrorIfExists).format("json").save()


    //数据源之jdbc     使用mysql
    //postgresql类似于mysql关系型数据库  很多公司用他作为hive的元数据库
    sqlContext.read.format("jdbc").options(
      Map("url"->"jdbc:mysql://hadoop4:3306/sparksqltest","dbtable"->"t_1211","user"->"root","password"->"mysql")
    ).load().show()
    //spark-shell --driver-class-path /usr/local/soft/spark/mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar
  }
}

五、读取数据库中的数据写到

import java.util.Properties

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
  * 读取数据库中的数据写到
  * 1.数据库中
  * 2.文本文件中 注意：Text data source supports only a single column
  * 3.json文件中
  * 4.CSV文件中
  * 5.paruet文件中 注：工作中最长用，因为存储列的元数据，可以读取某一列数据
  *
  * Created by lym on 2019/2/11
  */
object JDBCDataSource {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 1.创建sparkSession
        val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName(s"${this.getClass.getName}").master("local[*]").getOrCreate()
        // 2.读取数据库中的数据
        val is = Thread.currentThread().getContextClassLoader.getResourceAsStream("config.properties")
        var properties = new Properties()
        properties.load(is)
        val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3307/demo?charactorEncoding=utf-8", "bigdata", properties)
        // 3.将数据输出目标中
        df.createTempView("bigdata")
        val dfRes: DataFrame = spark.sql("select * from bigdata where num > 1000")
        // 3.1将数据写入到数据库中
//        dfRes.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3307/demo?characterEncoding=utf-8", "bigdata1", properties)
        // 3.2将数据写入到text文件中
//        dfRes.write.text("D:/logs/test/eee")
        // 3.3将数据写入到json文件中
//        dfRes.write.json("D:/logs/test/fff")
        // 3.4将数据写入到CSV文件中
//        dfRes.write.csv("D:/logs/test/ggg")
        // 3.5将数据写入到paruet文件中
        dfRes.write.parquet("D:/logs/test/hhh")

        // 4.展示数据
        dfRes.show()
        // 5.释放资源
        spark.stop()
    }
}

六、通过jdbc方式编程

import java.sql.DriverManager

/**
  * 通过jdbc方式编程
  */
object SparkSQLThriftserverApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver");
    val conn = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://192.168.126.136:10000/lzc","root","");
    val pstmt = conn.prepareStatement("select * from user");
    val rs = pstmt.executeQuery();
    while(rs.next()) {
      println("id:" + rs.getInt("id") + " name:" + rs.getString("name"));
    }
    rs.close();
    pstmt.close();
    conn.close();
  }
}

七、spark：scala读取mysql的4种方法

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import java.util.Properties
 
object SparkOnMysql {
 
  def main(args: Array[String]) {
    
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("spark://OPENFIRE-DEV:7080").setAppName("spark sql test");
    val sc = new SparkContext(sparkConf);
    val sqlContext = new SQLContext(sc);
    
    //1. 不指定查询条件
    //这个方式链接MySql的函数原型是：
    //我们只需要提供Driver的url，需要查询的表名，以及连接表相关属性properties。下面是具体例子：
    val url = "jdbc:mysql://192.168.0.101:3306/sas_vip?user=root&password=123456";
    val prop = new Properties();
    val df = sqlContext.read.jdbc(url, "stock", prop);
    println("第一种方法输出："+df.count());
    println("1.------------->" + df.count());
    println("1.------------->" + df.rdd.partitions.size);
    
    //2.指定数据库字段的范围
    //这种方式就是通过指定数据库中某个字段的范围，但是遗憾的是，这个字段必须是数字，来看看这个函数的函数原型：
    /* def jdbc(
    url: String,
    table: String,
    columnName: String,
    lowerBound: Long,
    upperBound: Long,
    numPartitions: Int,
    connectionProperties: Properties): DataFrame*/
    //前两个字段的含义和方法一类似。columnName就是需要分区的字段，这个字段在数据库中的类型必须是数字；
    //lowerBound就是分区的下界；upperBound就是分区的上界；numPartitions是分区的个数。同样，我们也来看看如何使用：
    val lowerBound = 1;
    val upperBound = 6;
    val numPartitions = 2;
    val url1 = "jdbc:mysql://192.168.0.101:3306/sas_vip?user=root&password=123456";
    val prop1 = new Properties();
    val df1 = sqlContext.read.jdbc(url1, "stock", "id", lowerBound, upperBound, numPartitions, prop1);
    println("第二种方法输出：" + df1.rdd.partitions.size);
    df1.collect().foreach(println)
    
     /*这个方法可以将iteblog表的数据分布到RDD的几个分区中，分区的数量由numPartitions参数决定，在理想情况下，每个分区处理相同数量的数据，我们在使用的时候不建议将这个值设置的比较大，因为这可能导致数据库挂掉！但是根据前面介绍，这个函数的缺点就是只能使用整形数据字段作为分区关键字。
这个函数在极端情况下，也就是设置将numPartitions设置为1，其含义和第一种方式一致。*/
    
    //3.根据任意字段进行分区
    //基于前面两种方法的限制， Spark 还提供了根据任意字段进行分区的方法，函数原型如下：
    /*def jdbc(
    url: String,
    table: String,
    predicates: Array[String],
    connectionProperties: Properties): DataFrame*/
    //这个函数相比第一种方式多了predicates参数，我们可以通过这个参数设置分区的依据，来看看例子：
    //这个函数相比第一种方式多了predicates参数，我们可以通过这个参数设置分区的依据，来看看例子：
    val predicates = Array[String]("id <= 2", "id >= 4 and id <= 5 ")
    val url2 = "jdbc:mysql://192.168.0.101:3306/sas_vip?user=root&password=123456"
    val prop2 = new Properties()
    val df2 = sqlContext.read.jdbc(url, "stock", predicates, prop2)
    println("第三种方法输出："+df2.rdd.partitions.size+","+predicates.length);
    df2.collect().foreach(println)
    //最后rdd的分区数量就等于predicates.length。
   
    
    //4.通过load获取
    //Spark还提供通过load的方式来读取数据。
    val url3 = "jdbc:mysql://192.168.0.101:3306/sas_vip?user=root&password=123456"
    val df3 = sqlContext.read.format("jdbc").option("url", url).option("dbtable", "stock").load()
    println("第四种方法输出："+df3.rdd.partitions.size);
    df.collect().foreach(println)
 
    sc.stop()
  }
}

提交作业：

spark-submit --class com.wonhigh.liuzx.SparkOnMysql --master spark://dev-app-209-211:7080 /usr/local/wonhigh/miu-tag-spark-0.0.1-SNAPSHOT.jar

八、读取csv数据插入到MySQL

将csv的编码格式转为utf-8,否则spark读取中文乱码，转码方法见：https://jingyan.baidu.com/article/fea4511a092e53f7bb912528.html

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import java.util.Properties

/**
 * 从USER_T.csv读取数据并插入的mysql表中
 */
object MysqlInsertDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("MysqlInsertDemo").master("local").getOrCreate()
    val df = spark.read.option("header", "true").csv("src/main/resources/scala/USER_T.csv")
    df.show()
    val url = "jdbc:mysql://192.168.44.128:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "root")
    prop.put("password", "Root-123456")
    df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url, "USER_T", prop)
  }

部分博文原文信息

fengzhimohan

spark：scala读取mysql的4种方法