pyspark 读写mysql
基础概念
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它允许开发者使用 Python 语言编写 Spark 应用程序。Spark 是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，适用于批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种数据处理任务。
MySQL 是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的企业和组织中，用于存储和管理数据。
相关优势
- 并行处理：PySpark 可以利用 Spark 的分布式计算能力，对大规模数据进行并行处理。
- 易用性：使用 Python 语言编写 Spark 程序，对于熟悉 Python 的开发者来说更加容易上手。
- 灵活性：Spark 支持多种数据源和数据格式，可以轻松地与 MySQL 等数据库进行交互。
- 性能：Spark 的内存计算和优化执行引擎可以显著提高数据处理速度。
类型
PySpark 支持多种数据操作类型，包括：
- 批处理：对大规模数据进行批量处理和分析。
- 交互式查询：使用 Spark SQL 进行交互式数据查询和分析。
- 流处理：实时处理和分析数据流。
- 机器学习：利用 Spark MLlib 进行机器学习和数据挖掘。
应用场景
PySpark 读写 MySQL 的应用场景包括：
- 数据迁移：将 MySQL 数据迁移到 Spark 进行进一步处理和分析。
- 数据集成：将多个数据源（包括 MySQL）的数据集成到一个统一的 Spark 数据集中进行分析。
- 实时数据处理：从 MySQL 中读取实时数据流，并使用 PySpark 进行实时处理和分析。
读写 MySQL 的示例代码
读取 MySQL 数据
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Read MySQL") \
.getOrCreate()
# 读取 MySQL 数据
df = spark.read.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
.option("dbtable", "mytable") \
.option("user", "myuser") \
.option("password", "mypassword") \
.load()
# 显示数据
df.show()写入 MySQL 数据
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Write MySQL") \
.getOrCreate()
# 创建一个示例 DataFrame
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29)]
columns = ["name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 写入 MySQL 数据
df.write.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
.option("dbtable", "mytable") \
.option("user", "myuser") \
.option("password", "mypassword") \
.mode("append") \
.save()常见问题及解决方法
问题：读取 MySQL 数据时连接失败
原因：可能是由于 JDBC 驱动未正确加载或连接参数配置错误。
解决方法：
- 确保 JDBC 驱动已正确加载：
spark.sparkContext.addPyFile("/path/to/mysql-connector-java-x.x.x.jar")- 检查连接参数是否正确，包括 URL、用户名、密码等。
问题：写入 MySQL 数据时出现数据类型不匹配
原因：可能是由于 Spark DataFrame 中的数据类型与 MySQL 表中的数据类型不匹配。
解决方法：
- 确保 Spark DataFrame 中的数据类型与 MySQL 表中的数据类型一致。
- 使用
cast函数进行数据类型转换：
df = df.withColumn("age", df["age"].cast("int"))问题：写入 MySQL 数据时出现性能问题
原因：可能是由于数据量过大或写入操作过于频繁。
解决方法：
- 使用批量写入模式：
df.write.format("jdbc") \
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
.option("dbtable", "mytable") \
.option("user", "myuser") \
.option("password", "mypassword") \
.mode("append") \
.batchSize(1000) \
.save()- 优化 MySQL 表结构和索引，以提高写入性能。
参考链接
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1回答
我收到以下错误：
将pyspark数据帧写入mysql数据库时的"Caused by: java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.spark.sql.execution.datasources.jdbc.DriverWrapper.<init>()"
spark-submit命令：
spark-submit --deploy-mode client --master yarn --conf spark.pyspark.python=/usr/bin/python3 --packages mysql:mysql-conne
浏览 1提问于2018-10-15得票数 0
1回答
我有大约500-700 csv文件的日志加载每周。文件名是每周随机生成的。这些文件存储在google云存储上，pyspark在google dataproc上运行，有几个工作节点。
我已经创建了一个pyspark文件，它基本上只是迭代文件并按原样加载到bigquery中。我以为我会在bigquery表上看到增量加载，但似乎pyspark会将整个gz输入文件合并到dataframe中，然后立即处理它。所以我在大约90分钟后得到了结果。
我如何编写pyspark代码，以便每次读取文件时，都会将其写入bigquery。总体时间可能不会有太大变化，但至少我如何才能看到部分写入bigquery的数据？
浏览 22提问于2021-10-10得票数 1
我刚接触星火(PySpark)和MongoDB。 我边走边学，但是在我的Python代码中，我想连接到一个MongoDB集合并从这个集合中读取数据。 MongoDB位于本地VM - http://localhost:27017上 我正在努力找出如何连接到它。我尝试过下面的方法，但它似乎只是返回空数据。 client = MongoClient("localhost", 27017)
db = client['Raw_Data']
collection = db['Raw_Data_Collection']
im
浏览 74提问于2020-04-17得票数 0
我正尝试在Eclipse IDE的pydev环境中使用pyspark连接MySQL。获取以下错误：
异常:在发送其端口号之前，Java网关进程已退出
我已经检查了Java是否安装正确，还在windows-> preferences->Pydev->Python Interpreter->Environment中将PYSPARK_SUBMIT_ARGS设置为值--master local[*] --jars path\mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar pyspark-shell。
还设置了Java路径。我也试过通过代码来设置它，但是没
浏览 23提问于2019-01-11得票数 1
我正在使用Spark、PySpark、Ipython和mysql运行一个本地环境。我很怀疑能够通过spark启动一个mysql查询。主要问题是包含适当的jdbc，以便能够执行查询。
以下是我到目前为止所拥有的：
import pyspark
conf = (pyspark.SparkConf()
.setMaster('local')
.setAppName('Romain_DS')
.set("spark.executor.memory", "1g")
.set(&
浏览 4提问于2015-11-26得票数 3
回答已采纳
我用火花来处理我的数据，就像这样：
dataframe_mysql = spark.read.format('jdbc').options(
url='jdbc:mysql://xxxxxxx',
driver='com.mysql.cj.jdbc.Driver',
dbtable='(select * from test_table where id > 100) t',
user='xxxxxx'
浏览 2提问于2022-05-11得票数 0
回答已采纳
2回答
我想把mysql和pyspark连接起来。我正在使用jupyter笔记本来运行pyspark。然而，当我这样做的时候，
dataframe_mysql = sqlContext.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://localhost:3306/playground",
driver = "com.mysql.jdbc.Driver",
dbtable = "play1",
user="root",
password=&
浏览 29提问于2018-08-21得票数 6
我正在尝试使用PySpark和SQLAlchamy读取数据库表，如下所示：
SUBMIT_ARGS = "--jars mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar pyspark-shell"
os.environ["PYSPARK_SUBMIT_ARGS"] = SUBMIT_ARGS
sc = SparkContext('local[*]', 'testSparkContext')
sqlContext = SQLContext(sc)
t0 = time.time()
database_uri
浏览 0提问于2018-03-31得票数 3
我需要读取数据(来自一个包含5列的RedShift表，表的总大小约为500 job 1tb)，通过PySpark将数据从PySpark读入Spark，以完成每天的批处理任务。
是否有任何最佳做法：
我如何用S3存储数据的首选文件格式？(格式是否重要？)
最佳文件大小？
任何资源/链接，可以指出我的正确方向，也将发挥作用。
谢谢!
浏览 1提问于2019-07-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在尝试将用PySpark在DataBricks中创建的数据文件加载到MySql，但它告诉我：
com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException：通信链路故障
df_videojuegos.select("Nombre", "Plataforma", "Año", "Genero", "Editorial", "Ventas NA", "Ventas EU", "Ventas JP", "Ventas
浏览 6提问于2022-11-04得票数 0
回答已采纳
我可以从pyspark中的mysql表中读取数据。
hiveContext.read.format('jdbc').options(url=jdbc_url, dbtable=mysql_query,driver='com.mysql.jdbc.Driver').load()
但是我找不到在mysql中更新记录的方法。有没有人执行过pyspark的更新。
浏览 4提问于2016-12-17得票数 1
我试图更改Spark暂存目录，以防止员工退役(在google上使用Spark2.4)丢失数据。
我想将HDFS阶段切换到阶段。
当我运行这个命令时：
spark-submit --conf "spark.yarn.stagingDir=gs://my-bucket/my-staging/" gs://dataproc-examples-2f10d78d114f6aaec76462e3c310f31f/src/pyspark/hello-world/hello-world.py
我有一个错误：
org.apache.spark.SparkException:应用程序appli
浏览 1提问于2019-06-20得票数 3
目前，我正在开发使用pyspark和ipython笔记本的推荐系统。我想从存储在BigQuery中的数据中获得建议。有两种选择:火花烧烤连接器和Python库。
这两种工具的优缺点是什么？
浏览 2提问于2016-12-14得票数 1
回答已采纳
我试图使用Pyspark连接插入到现有的Mysql表中，但是我得到了以下错误
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/context.py", line 384, in sql
return self.sparkSession.sql(sqlQuery)
File "/usr/hdp/current/spark2-client/python/pyspark/sql/se
浏览 0提问于2020-07-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我目前正在学习使用RabbitMQ。我正在尝试使用pyspark从向RabbitMQ发布一条消息。你知道怎样才能做到吗？
浏览 0提问于2019-12-05得票数 0
回答已采纳
我正在尝试向jdbc提交sql查询，同时受到sql注入攻击的保护。我有一些代码，比如
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import DataFrameReader, SQLContext
from pyspark.sql.functions import col
url = 'jdbc:mysql://.../....'
properties = {'user': '', 'driver': 'com.mysql.jdbc.Driver',
浏览 0提问于2017-12-09得票数 1
1回答
我在客户端模式下使用python2.7和星火独立集群。
我想对mysql使用jdbc，发现我需要使用--jars参数加载jdbc，我在本地有jdbc，并设法用pyspark控制台(如 )加载它。
当我在我的ide中编写python脚本时，我没有办法加载额外的jar mysql-connector-java-5.1.26.jar并保持get
没有合适的司机
错误
在客户端模式下运行python脚本、在客户端模式上使用独立集群并引用远程主服务器时，如何加载额外的jar文件？
编辑:添加了一些代码-- #############################################
浏览 0提问于2017-08-27得票数 1
回答已采纳
给出一个具有非空uuid列和可空uuid列的表设计，如何使用Python3.7.9与Pysmack2.4.3数据table和PostgreSQL42.2.18.jar驱动程序进行插入？
table_df = spark.read.format('jdbc) \
.option('driver', 'org.postgresql.Driver') \
.option('dbtable', 'example_table') \
浏览 9提问于2020-11-03得票数 4
1回答
我使用AWS胶水读取Aurora (MySQL)表并写入S3文件。MySQL表的日期列值为“0000-00-00”，这在MySQL中是允许的。正因为如此，我的Glue作业(PySpark)失败了。如何在胶码中处理这个问题？
我试过但失败的事。
附加jdbc:mysql:<host-name>/<db-name>?zeroDateTimeBehavior=convertToNull&autoReconnect=true&characterEncoding=UTF-8&characterSetResults=UTF-8
从DynamicFra
浏览 0提问于2018-08-04得票数 2
1回答
我有一个具有以下模式的MySql表：
id-int
path-varchar
info-json {"name":"pat", "address":"NY, USA"....}
我使用JDBC驱动程序将pyspark连接到MySql。我可以使用以下命令从mysql检索数据
df = sqlContext.sql("select * from dbTable")
这个查询运行得很好。我的问题是，如何查询"info“列？例如，下面的查询在Pyspark shell和检索数据中工作得很好，但在MySQL (2+)
浏览 0提问于2017-01-10得票数 6
回答已采纳
我想知道连接池与mysql replicationDriver是如何工作的。如果我将连接池设置为100。主站和从站分别消耗多少连接？
<bean id="widgetDataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
<property name="driverClass" value="com.mysql.jdbc.ReplicationDriver"/>
<property name="jdbcUrl"
浏览 0提问于2016-04-17得票数 0
在使用pyspark从Databricks笔记本加载数据后，我希望将alter table命令传递给我的PostgreSQL数据库。我知道我可以使用spark.read.jdbc传递查询，但在本例中，我想在数据加载后添加一个唯一约束。其目的是通过减少创建唯一索引的时间来加速到db中的数据加载过程。
浏览 22提问于2020-06-02得票数 0
回答已采纳
我对PySpark非常陌生，我想知道是否有如下内容：
我的PySpark SQL上下文类似于：
mysql = """
create table x as
select *
from a
"""
由于我需要更改x很多，而且不希望每次都在sql中更改x，所以我想提前定义一些内容。喜欢
x = 'x'
mysql = """
create table x as
select *
from a
"""
有类似的吗？
谢谢
浏览 4提问于2022-04-03得票数 0
1回答
我正在EMR上运行一个火花作业，并试图将一个大的压缩CSV文件(15 S3 )转换为拼板，但是写到S3需要太长时间。
我将R5实例用于主实例(1个实例)和核心实例(3个实例)。这是我的代码：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, to_date
def main():
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("csv-to-parquer-convertor") \
浏览 4提问于2021-12-15得票数 0
我正在尝试使用xerialandsqlite3的将一个Spark写到Python的一个数据库中。我得到了错误
java.sql.SQLException: [SQLITE_ERROR] SQL error or missing database (no such table: test)
数据库文件hello.db实际上是用具有模式的表test创建的。
sqlite> .schema test
CREATE TABLE test (age BIGINT , name TEXT );
我正在用spark-submit --jars ../extras/sqlite-jdbc-3.8.11.
浏览 3提问于2016-09-22得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试向MySql表中插入记录。该表包含作为列的id和name。
我在一个pyspark外壳中像下面这样做。
name = 'tester_1'
id = '103'
import pandas as pd
l = [id,name]
df = pd.DataFrame([l])
df.write.format('jdbc').options(
url='jdbc:mysql://localhost/database_name',
driver='com.mysql.jdbc.Drive
浏览 3提问于2017-10-04得票数 16
回答已采纳
嗯，我使用的是PySpark，我有一个Spark dataframe，我使用它将数据插入到mysql表中。
url = "jdbc:mysql://hostname/myDB?user=xyz&password=pwd"
df.write.jdbc(url=url, table="myTable", mode="append")
我希望通过列值和特定数字的总和来更新列值(不在主键中)。
我尝试过不同的模式(追加、覆盖) DataFrameWriter.jdbc()函数。
我的问题是，我们如何像在mysql中使用ON DUPLICATE K
浏览 4提问于2015-09-16得票数 12
我使用下面的代码将火花流数据流写入到MQSQL中，.Below是卡夫卡主题，JSON数据格式和MYSQL表的schema.Column名称和类型相同。但是我无法看到用MYSQL表编写的记录。表为空，records.Please建议为零。
卡夫卡主题数据
ssingh@RENLTP2N073:/mnt/d/confluent-6.0.0/bin$ ./kafka-控制台-消费者-主题“中等名”：“玫瑰”、“姓氏”：“”、“dob_year”：2010年、"dob_month":3、“性别”：“M”、“工资”：4000}
import pyspark
from pyspark.s
浏览 0提问于2020-11-24得票数 1
回答已采纳
使用spark.read.csv和encoding='utf-8'将带有外来字符的数据帧加载到Spark中，并尝试执行一个简单的show()。
>>> df.show()
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 287, in show
print(self._jdf.showStri
浏览 2提问于2016-09-23得票数 17
2回答
我尝试从mysql数据库中选择一个表内容到dataframe，然后按照以下步骤与mysql连接。
下载mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar
我把mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar放在path $SPARK_HOME/bin/mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar上，但它仍然不起作用
代码：
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row
sc = SparkContext()
sqlc
浏览 1提问于2016-06-24得票数 0
我们有一个Airflow DAG，它涉及在Dataproc上运行pyspark作业。在作业期间，我们需要一个jdbc驱动程序，我通常会将其传递给dataproc提交命令：
gcloud dataproc jobs submit pyspark \
--cluster my-cluster \
--properties spark.jars.packages=mysql:mysql-connector-java:6.0.6 \
--py-files ...
但是我怎么才能用Airflow的DataProcPySparkOperator来做呢？
现在，我们将这个库添加到集群本身：
gcloud d
浏览 2提问于2017-11-14得票数 0
使用pyspark：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession\
.builder\
.appName("spark play")\
.getOrCreate()
df = spark.read\
.format("jdbc")\
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:port")\
.option("dbtable", "schema
浏览 3提问于2016-08-03得票数 6
回答已采纳
我正在学习pyspark，并试图连接到mysql数据库。
但是在运行代码时，我得到了一个java.lang.ClassNotFoundException: com.mysql.jdbc.Driver异常。我已经花了一整天的时间来尝试修复它，任何帮助都将不胜感激:)
我使用的是带有anaconda和python 3.6.3的pycharm社区版
下面是我的代码：
from pyspark import SparkContext,SQLContext
sc= SparkContext()
sqlContext= SQLContext(sc)
df = sqlContext.read.format
浏览 3提问于2018-02-27得票数 7
回答已采纳
请描述您的问题
标题：腾讯云 CDB for MySQL 使用规范指南 - 数据库 MySQL - 文档首页 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/236/13390
浏览 524提问于2018-03-14
我正在尝试使用PySpark、SQL、DataFrames和JDBC connection在MySql上插入和更新一些数据。
我已经成功地使用SaveMode.Append插入了新数据。有没有办法从PySpark MySql中更新现有数据并插入新数据到SQL表中？
我要插入的代码是：
myDataFrame.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(JDBCurl,mySqlTable,connectionProperties)
如果我更改为SaveMode.Overwrite，它将删除整个表并创建一个新表，我正在寻找类似于MySql中可用的"ON DUPLIC
浏览 2提问于2020-07-02得票数 1
3回答
我有以下测试代码：
from pyspark import SparkContext, SQLContext
sc = SparkContext('local')
sqlContext = SQLContext(sc)
print('Created spark context!')
if __name__ == '__main__':
df = sqlContext.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://localhost/mysql
浏览 2提问于2017-09-03得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个pyspark脚本，它读取mysql数据，其中包含数据帧中的列值，并以aws s3格式存储数据，但是在使用aws雅典娜查询时，它显示的是一些随机文本，而不是阿拉伯文。我做错了什么。请帮忙解决这件事。文本im获取是圣保罗±圣保罗.，如何将其转换为阿拉伯语。
当我使用pyspark从mysql读取数据时，我得到的数据格式是：“am‘§”，Šc.’。
提前谢谢。
浏览 1提问于2018-12-05得票数 1
回答已采纳
我在Databricks笔记本上运行一个作业，该笔记本连接到AWS RDS上的MySQL数据库并插入数据。当我手动运行笔记本时，我能够连接到端点URL并插入我的数据。现在，我的笔记本每30分钟运行一次。第一个作业成功，但之后的每个作业都失败，并显示以下错误： MySQLInterfaceError: MySQL server has gone away 然后，我再次尝试手动运行作业，但在tweets_pdf.to_sql(name='tweets', con=engine, if_exists = 'replace', index=False)上得到了相同的错
浏览 21提问于2020-07-10得票数 0
我现在正在我的两个fedora核心8服务器之间执行MySQL主服务器复制，每次我取消log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin注释，然后尝试重新启动服务器时，它都会显示以下错误：
无法启动Mysqld Service..Timed启动Mysqld守护进程
浏览 3提问于2011-03-12得票数 0
我有一个类似下面的pyspark脚本。在这个脚本中，我遍历表名的input文件并执行代码。
现在，我想在每次迭代函数mysql_spark时分别收集日志。
例如：
input file
table1
table2
table3
现在，当我执行pyspark脚本时，我将所有三个表的日志保存在一个文件中。
What I want is 3 separate log files 1 for each table
Pyspark脚本：
#!/usr/bin/env python
import sys
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from py
浏览 1提问于2017-07-29得票数 0
回答已采纳
我为机器配置了一个shell脚本，安装mysql-community-server并启动(Work)，如果将这一行添加到Vagrantfile，mysql服务器就不会启动
config.vm.synced_folder "mysql", "/var/lib/mysql"
相反，同样的命令也适用于apache
config.vm.synced_folder "http", "/var/www/html"
有什么想法吗？
浏览 0提问于2015-08-28得票数 4
2回答
PHP -锁定导出的文件
、、、、
我在找一种最简单的锁定文件的方法。下面的代码通过php代码从mysql导出一个.csv文件：
<?php
require_once('connect_db.php');
$fdate = $_POST['fdate'];
$tdate = $_POST['tdate'];
//Selecting Items based on Date
$result = mysql_query("SELECT item_no, qty, discount_price, date FROM sold_items WHERE date BETWEEN
浏览 5提问于2012-09-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个元组列表，它是从mysql中获取的。我需要把它转换成火花放电数据。
我的代码如下所示：
os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = "--packages mysql:mysql-connector-java:5.1.39 pyspark-shell"
spark = SparkSession.builder.appName('recommendation_clustering').getOrCreate()
sqlContext = SQLContext(spark)
final_r
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
回答已采纳
我想在使用mysql's sql_mode时将pyspark更改为'NO_UNSIGNED_SUBTRACTION'。有办法吗？
浏览 2提问于2016-12-20得票数 0
回答已采纳
使用Spark2.1的新安装，我在执行pyspark命令时得到了一个错误。
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/spark/python/pyspark/shell.py", line 43, in <module>
spark = SparkSession.builder\
File "/usr/local/spark/python/pyspark/sql/session.py", line 179, in getOrCreate
session._jsparkSession.se
浏览 7提问于2017-03-22得票数 9
回答已采纳
我正在尝试从MySQL应用程序加载python JDBC驱动程序。我没有调用'bin/pyspark‘或'spark-submit’程序；相反，我有一个Python脚本，我在其中初始化了'SparkContext‘和'SparkSession’对象。我知道我们可以在调用'pyspark‘时传递'--jars’选项，但我如何在我的python应用程序中加载和指定jdbc驱动程序？
浏览 21提问于2019-06-04得票数 0
回答已采纳
我试图将数据写入csv文件，并将该文件存储在Azure数据湖Gen2上，并遇到作业中止的错误消息。这段代码以前运行得很好。
错误消息：
org.apache.spark.SparkException: Job aborted.
代码：
import requests
response = requests.get('https://myapiurl.com/v1/data', auth=('user', 'password'))
data = response.json()
from pyspark.sql import *
df=spar
浏览 3提问于2020-08-21得票数 3
回答已采纳
1回答
我在pyspark中有一个数据框，如下所示 df = spark.createDataFrame(
[
('2021-10-01','A',25),
('2021-10-02','B',24),
('2021-10-03','C',20),
('2021-10-04','D',21),
('2021-10-05','E',20),
('2021-10-06','F',22),
('2021-10
浏览 12提问于2021-10-07得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用阿里巴巴云存储来自spark脚本的处理数据，但我无法将数据上传到存储中。我通过添加一些jars来了解s3，但不确定如何在阿里巴巴OSS服务中做到这一点
from pyspark.sql import SparkSession
conf = SparkConf()
conf.set("spark.hadoop.fs.oss.impl", "com.aliyun.fs.oss.nat.NativeOssFileSystem")
spark = SparkSession.builder.config("spark.jars", "/
浏览 21提问于2021-02-23得票数 0
我有一堆MySQL表需要执行一些分析。我目前已经将这些表导出为CSV文件，并将它们放到HDFS上。现在，我从PySpark上的HDFS中将每个表读取到不同的RDDs中进行分析。
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.read.format('com.databricks.spark.csv').options(header='true', inferschema='true').load('hdfs://path/to/
浏览 1提问于2015-12-07得票数 2
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