spark批量写入mysql mysql作为数据源可否直接用spark处理？
mysql作为数据源可否直接用spark处理？
谢谢。Spark通过JDBC从RDB查询数据源。不过，Spark对JDBC的支持也是一个渐进的演进过程，关键是1.3版的引入，也就是数据帧。在1.3之前，spark使用JDBCRDD处理对JDBC的查询。它实现了标准的RDD接口，如分区和计算。但对很多用户来说太复杂了。从1.3开始，您可以直接用DF接口做同样的事情。例如，下面的代码可以完成一个RDB表的查询
如您所见，无论数据源（hive、parquet，甚至NoSQL）的数据来自何处，在引入数据帧后，其代码都非常相似，结果就是数据帧，您可以尽可能地将它们混合在一起。至于dataframe如何支持多个数据源以及如何优化它们，我将再次讨论源代码。
spark怎样并发的从mysql查询数据？
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1. 为了让spark连接到hive的原始数据仓库，我们需要在hive中连接hive-网站.xml将该文件复制到spark的conf目录，这样您就可以通过这个配置文件找到hive的元数据和数据存储。
在这里，因为我的spark是自动安装和部署的，所以我需要知道CDH将配置-网站.xml它在哪里？摸索之后。此文件的默认路径在/etc/hive/conf下
类似地，spark的conf在/etc/spark/conf下
此时，如上所述，相应的配置单元被更改-网站.xml复制到spark/conf目录
如果hive的元数据存储在mysql中，我们需要准备mysql相关的驱动程序，例如mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar文件.
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