使用Scala Spark读写Redshift的最佳方式是通过使用Amazon Redshift的JDBC驱动程序来实现。以下是详细的步骤:
import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
val spark = SparkSession.builder()
.appName("RedshiftExample")
.getOrCreate()
val jdbcHostname = "your-redshift-hostname"
val jdbcPort = 5439
val jdbcDatabase = "your-redshift-database"
val jdbcUsername = "your-redshift-username"
val jdbcPassword = "your-redshift-password"
val jdbcUrl = s"jdbc:redshift://${jdbcHostname}:${jdbcPort}/${jdbcDatabase}?user=${jdbcUsername}&password=${jdbcPassword}"
val df = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", "your-redshift-table")
.load()
df.write
.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", "your-redshift-table")
.mode(SaveMode.Append)
.save()
请注意,上述代码中的"your-redshift-hostname"、"your-redshift-database"、"your-redshift-username"、"your-redshift-password"和"your-redshift-table"应该替换为你自己的Redshift集群和表的相关信息。
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