spark连接mysql（打jar包方式）
package wujiadong_sparkSQLimport java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * Created by Administrator on 2017/2/14. */object JdbcOperation { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("JdbcOperation") val sc = new SparkContext(conf) val sqlContext = new SQLContext(sc) val properties = new Properties() properties.put("user","feigu") properties.put("password","feigu") val url = "jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNull" val stud_scoreDF = sqlContext.read.jdbc(url,"stud_score",properties) stud_scoreDF.show() }} 提交集群
hadoop@master:~/wujiadong$ spark-submit --driver-class-path /home/hadoop/bigdata/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.10-2.jar --class wujiadong_sparkSQL.JdbcOperation --executor-memory 500m --total-executor-cores 2 /home/hadoop/wujiadong/wujiadong.spark.jar 或者hadoop@master:~/wujiadong$ spark-submit --jars /home/hadoop/bigdata/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.10-2.jar --class wujiadong_sparkSQL.JdbcOperation --executor-memory 500m --total-executor-cores 2 /home/hadoop/wujiadong/wujiadong.spark.jar
运行结果
hadoop@master:~/wujiadong$ spark-submit --driver-class-path /home/hadoop/bigdata/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.10-2.jar --class wujiadong_sparkSQL.JdbcOperation --executor-memory 500m --total-executor-cores 2 /home/hadoop/wujiadong/wujiadong.spark.jar17/02/15 13:21:06 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable17/02/15 13:21:09 INFO Slf4jLogger: Slf4jLogger started17/02/15 13:21:09 INFO Remoting: Starting remoting17/02/15 13:21:09 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://sparkDriver@192.168.1.131:40654]17/02/15 13:21:13 WARN MetricsSystem: Using default name DAGScheduler for source because spark.app.id is not set.+----------+--------+--------+--------+---------+---------+| stud_code|sub_code|sub_name|sub_tech|sub_score|stat_date|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+|2015101000| 10101| 数学分析| | 90| null||2015101000| 10102| 高等代数| | 88| null||2015101000| 10103| 大学物理| | 67| null||2015101000| 10104| 计算机原理| | 78| null||2015101000| 10105| 电磁学| | 89| null||2015101001| 10101| 数学分析| | 87| null||2015101001| 10102| 高等代数| | 78| null||2015101001| 10103| 大学物理| | 88| null||2015101001| 10104| 计算机原理| | 86| null||2015101001| 10105| 电磁学| | 91| null||2015101002| 10101| 数学分析| | 98| null||2015101002| 10102| 高等代数| | 97| null||2015101002| 10103| 大学物理| | 95| null||2015101002| 10104| 计算机原理| | 96| null||2015101002| 10105| 电磁学| | 90| null||2015101003| 10101| 数学分析| | 70| null||2015101003| 10102| 高等代数| | 87| null||2015101003| 10103| 大学物理| | 65| null||2015101003| 10104| 计算机原理| | 98| null||2015101003| 10105| 电磁学| | 76| null|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+only showing top 20 rows17/02/15 13:21:24 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Shutting down remote daemon.17/02/15 13:21:24 INFO RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remote daemon shut down; proceeding with flushing remote transports.
常见报错1
Exception in thread "main" java.sql.SQLException: No suitable driver found for jdbc:mysql://slave02:3306/testdb报错原因是没有jdbc驱动解决办法 --driver-class-path xxx.jar 或者 --jars xxx.jar
如果添加了命令和jar运行也不行,则用以下办法
在%JAVA_HOME%\jre\lib\ext下添加mysql-connector-java-5.1.12-bin.jar 问题解决
常见报错2
java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date0000-00-00 ”在MySQL中是作为一个特殊值存在的，但是在Java中， java.sql.Date 会被视为 不合法的值，被JVM认为格式不正确。 解决办法：在jdbc的url加上 zeroDateTimeBehavior参数url = "jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNull"
spark连接mysql（spark shell方式）
方式1
//import sqlContext.implicits._ //有时需要用到，需要时导入scala> import org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.sql.SQLContextscala> val sqlContext = new SQLContext(sc)sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@6cd1eescala> val url ="jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNull"url: String = jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNullscala> val prop = new java.util.Propertiesprop: java.util.Properties = {}scala> prop.setProperty("user","feigu")res3: Object = nullscala> prop.setProperty("password","feigu")res4: Object = nullscala> val stud_scoreDF = sqlContext.read.jdbc(url,"stud_score",prop)stud_scoreDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [stud_code: string, sub_code: string, sub_name: string, sub_tech: string, sub_score: int, stat_date: date]scala> stud_scoreDF.show()+----------+--------+--------+--------+---------+---------+| stud_code|sub_code|sub_name|sub_tech|sub_score|stat_date|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+|2015101000| 10101| 数学分析| | 90| null||2015101000| 10102| 高等代数| | 88| null||2015101000| 10103| 大学物理| | 67| null||2015101000| 10104| 计算机原理| | 78| null||2015101000| 10105| 电磁学| | 89| null||2015101001| 10101| 数学分析| | 87| null||2015101001| 10102| 高等代数| | 78| null||2015101001| 10103| 大学物理| | 88| null||2015101001| 10104| 计算机原理| | 86| null||2015101001| 10105| 电磁学| | 91| null||2015101002| 10101| 数学分析| | 98| null||2015101002| 10102| 高等代数| | 97| null||2015101002| 10103| 大学物理| | 95| null||2015101002| 10104| 计算机原理| | 96| null||2015101002| 10105| 电磁学| | 90| null||2015101003| 10101| 数学分析| | 70| null||2015101003| 10102| 高等代数| | 87| null||2015101003| 10103| 大学物理| | 65| null||2015101003| 10104| 计算机原理| | 98| null||2015101003| 10105| 电磁学| | 76| null|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+only showing top 20 rows 方式2
scala> import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.SQLContextscala> val sqlContext = new SQLContext(sc)sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@351d726cscala> import sqlContext.implicits._ import sqlContext.implicits._scala> val url ="jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNull"url: String = jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNullscala> val table = "stud_score"table: String = stud_scorescala> val reader = sqlContext.read.format("jdbc")reader: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> val reader = sqlContext.read.format("jdbc")reader: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> reader.option("url",url)res0: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> reader.option("dbtable",table)res4: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> reader.option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")res6: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> reader.option("user","feigu")res7: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> reader.option("password","feigu")res8: org.apache.spark.sql.DataFrameReader = org.apache.spark.sql.DataFrameReader@49c37918scala> val DF = reader.load()DF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [stud_code: string, sub_code: string, sub_name: string, sub_tech: string, sub_score: int, stat_date: date]scala> DF.show()+----------+--------+--------+--------+---------+---------+| stud_code|sub_code|sub_name|sub_tech|sub_score|stat_date|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+|2015101000| 10101| 数学分析| | 90| null||2015101000| 10102| 高等代数| | 88| null||2015101000| 10103| 大学物理| | 67| null||2015101000| 10104| 计算机原理| | 78| null||2015101000| 10105| 电磁学| | 89| null||2015101001| 10101| 数学分析| | 87| null||2015101001| 10102| 高等代数| | 78| null||2015101001| 10103| 大学物理| | 88| null||2015101001| 10104| 计算机原理| | 86| null||2015101001| 10105| 电磁学| | 91| null||2015101002| 10101| 数学分析| | 98| null||2015101002| 10102| 高等代数| | 97| null||2015101002| 10103| 大学物理| | 95| null||2015101002| 10104| 计算机原理| | 96| null||2015101002| 10105| 电磁学| | 90| null||2015101003| 10101| 数学分析| | 70| null||2015101003| 10102| 高等代数| | 87| null||2015101003| 10103| 大学物理| | 65| null||2015101003| 10104| 计算机原理| | 98| null||2015101003| 10105| 电磁学| | 76| null|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+only showing top 20 rows 方式3
scala> import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.SQLContextscala> val sqlContext = new SQLContext(sc)sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@fdf029ascala> val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url" -> "jdbc:mysql://slave02:3306/testdb?useUnicode=true&characterEncoding=gbk&zeroDateTimeBehavior=convertToNull","driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "testdb.stud_score","user" -> "feigu","password" -> "feigu")).load()jdbcDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [stud_code: string, sub_code: string, sub_name: string, sub_tech: string, sub_score: int, stat_date: date]scala> jdbcDF.show()+----------+--------+--------+--------+---------+---------+| stud_code|sub_code|sub_name|sub_tech|sub_score|stat_date|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+|2015101000| 10101| 数学分析| | 90| null||2015101000| 10102| 高等代数| | 88| null||2015101000| 10103| 大学物理| | 67| null||2015101000| 10104| 计算机原理| | 78| null||2015101000| 10105| 电磁学| | 89| null||2015101001| 10101| 数学分析| | 87| null||2015101001| 10102| 高等代数| | 78| null||2015101001| 10103| 大学物理| | 88| null||2015101001| 10104| 计算机原理| | 86| null||2015101001| 10105| 电磁学| | 91| null||2015101002| 10101| 数学分析| | 98| null||2015101002| 10102| 高等代数| | 97| null||2015101002| 10103| 大学物理| | 95| null||2015101002| 10104| 计算机原理| | 96| null||2015101002| 10105| 电磁学| | 90| null||2015101003| 10101| 数学分析| | 70| null||2015101003| 10102| 高等代数| | 87| null||2015101003| 10103| 大学物理| | 65| null||2015101003| 10104| 计算机原理| | 98| null||2015101003| 10105| 电磁学| | 76| null|+----------+--------+--------+--------+---------+---------+only showing top 20 rows//注册为一个表。这就可以直接进行select等操作样scala> jdbcDF.registerTempTable("wu_stud_info")scala> jdbcDF.sqlContext.sql("select sub_name from wu_stud_info").collect.foreach(println)[数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][数学分析][高等代数][大学物理][计算机原理][电磁学][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构][计算机软件与理论][计算机系统结构][操作系统][概率统计][汇编语言][数据结构]