Spark连接MySQL数据库并读取数据

短命女 2022-04-14 05:06 436阅读 0赞

**（作者：陈玓玏）**

## 打开pyspark，带驱动的那种 ##

用命令行启动pyspark时需要加上jdbc的驱动路径：

pyspark --driver-class-path D:/Users/chendile/Downloads/mysql-connector-java-3.1.14.jar

在Linux和Windows命令行下都可以用这种方法，但是如果出现以下错误：

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o58.load.
    : java.sql.SQLNonTransientConnectionException: CLIENT_PLUGIN_AUTH is required

说明是数据库驱动的版本不对，改成一样的版本就可以了，一般是数据库版本低而java版本高造成的，先在任务管理器中找到自己的mysql服务，找到其对应的版本信息，然后查找对应的mysql-connector-java版本，比如我的mysql是5.1版本的，而我的mysql-connector-java是8.0的，然后我下载了一个3.1版的，就连接成功了。

驱动下载地址：[https://blog.csdn.net/qiangqiang816/article/details/81541090][https_blog.csdn.net_qiangqiang816_article_details_81541090]  
mysql和mysql-connector-java版本的对应：[https://www.cnblogs.com/junzi/p/6893122.html][https_www.cnblogs.com_junzi_p_6893122.html]

## 从mysql读取数据为DataFrame ##

#通过sparksession可以把各种来源的数据读取为DataFrame格式，并在其上使用sql语言
    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark.sql import SQLContext
    
    #创建session，在appName之前还可以配置.master("local")，master指定spark集群的master，设置为local时表示集群在本地，local[4]表示在本地开四个线程跑集群，设置为“spark://master:7077”，也就是一个集群的master的ip地址，表示是在多台机器上跑集群，appName是你为spark应用取的名字，可以通过这个名字调用的，config是配置应用，不知道怎么配置的话可以直接在config括号中填入conf=SparkConf())，使用默认配置。build类还有enableHiveSupport属性，可以开启hive支持。
    sc = SparkSession.builder.appName("python_deal_dat").config('spark.some.config,option0','some-value').getOrCreate()
    
    #这句话加不加都能读mysql的数据，用sc.read和ctx.read是一样的结果，但是这句话加了可以解决sparksession的一个大坑，那就是sparksession没有序列化器的问题，没有序列化器很多数据操作没法用，比如foreach，会报错：AttributeError: 'SparkSession' object has no attribute 'serializer'，所以最好是用SQLContext（这个问题还是没解决的）
    ctx = SQLContext(sc)
    
    #读取mysql数据是通过Java的jdbc读取的，url表示数据库地址，从127那里开始要改成你自己的地址，driver必须加，不加会报未指定驱动的错误，
    df=ctx.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="(SELECT * FROM cdl_var_credit02_loss) tmp",user="root", password="********").load()
    
    #通过printSchema获取其列名和每列对应的类型及空值限制
    print(df.printSchema())

## java.lang.RuntimeException:The root scratch dir:/tmp/hive on HDFS should be writable.错误 ##

我在win8下读取mysql数据库中的内容时遇到了这个问题，其实这个问题的产生和我的代码没什么关系，但它的确影响到了我现在的进度，最后找到的解决方法很简单粗暴，直接在命令行中跳转到spark的bin文件夹，然后输入以下命令：

hadoop fs -rm -r /tmp/hive
    rm -rf /tmp/hive  #这个应该是Linux系统下的

然后再读取数据库的内容就没有问题了！

参考资料：  
1、 [https://blog.csdn.net/zgjdzwhy/article/details/71056801][https_blog.csdn.net_zgjdzwhy_article_details_71056801]  
2、 [https://blog.csdn.net/bhcgdh/article/details/80731516][https_blog.csdn.net_bhcgdh_article_details_80731516]  
3、 [https://blog.csdn.net/zlpzlr/article/details/79012140][https_blog.csdn.net_zlpzlr_article_details_79012140]

[https_blog.csdn.net_qiangqiang816_article_details_81541090]: https://blog.csdn.net/qiangqiang816/article/details/81541090
[https_www.cnblogs.com_junzi_p_6893122.html]: https://www.cnblogs.com/junzi/p/6893122.html
[https_blog.csdn.net_zgjdzwhy_article_details_71056801]: https://blog.csdn.net/zgjdzwhy/article/details/71056801
[https_blog.csdn.net_bhcgdh_article_details_80731516]: https://blog.csdn.net/bhcgdh/article/details/80731516
[https_blog.csdn.net_zlpzlr_article_details_79012140]: https://blog.csdn.net/zlpzlr/article/details/79012140