pyspark是Spark对Python的api接口，可以在Python环境中通过调用pyspark模块来操作spark，完成大数据框架下的数据分析与挖掘。其中，数据的读写是基础操作，pyspark的子模块pyspark.sql 可以完成大部分类型的数据读写。文本介绍在pyspark中读写Mysql数据库。

1 软件版本

在Python中使用Spark，需要安装配置Spark，这里跳过配置的过程，给出运行环境和相关程序版本信息。

• win10 64bit
• java 13.0.1
• spark 3.0
• python 3.8
• pyspark 3.0
• pycharm 2019.3.4

2 环境配置

pyspark连接Mysql是通过java实现的，所以需要下载连接Mysql的jar包。

下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/

1.png

选择下载Connector/J，然后选择操作系统为Platform Independent，下载压缩包到本地。

2.png

然后解压文件，将其中的jar包mysql-connector-java-8.0.19.jar放入spark的安装目录下，例如D:\spark\spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7\jars。

3.png

环境配置完成！

3 读取Mysql

脚本如下：

from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession

if __name__ == '__main__':
    # spark 初始化
    spark = SparkSession. \
        Builder(). \
        appName('sql'). \
        master('local'). \
        getOrCreate()
    # mysql 配置(需要修改)
    prop = {'user': 'xxx', 
            'password': 'xxx', 
            'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
    # database 地址(需要修改)
    url = 'jdbc:mysql://host:port/database'
    # 读取表
    data = spark.read.jdbc(url=url, table='tb_newCity', properties=prop)
    # 打印data数据类型
    print(type(data))
    # 展示数据
    data.show()
    # 关闭spark会话
    spark.stop()

注意点：

1. prop参数需要根据实际情况修改，文中用户名和密码用xxx代替了，driver参数也可以不需要；
2. url参数需要根据实际情况修改，格式为jdbc:mysql://主机:端口/数据库；
3. 通过调用方法read.jdbc进行读取，返回的数据类型为spark DataFrame；

运行脚本，输出如下：

4.png

4 写入Mysql

脚本如下：

import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row

if __name__ == '__main__':
    # spark 初始化
    sc = SparkContext(master='local', appName='sql')
    spark = SQLContext(sc)
    # mysql 配置(需要修改)
    prop = {'user': 'xxx',
            'password': 'xxx',
            'driver': 'com.mysql.cj.jdbc.Driver'}
    # database 地址(需要修改)
    url = 'jdbc:mysql://host:port/database'

    # 创建spark DataFrame
    # 方式1：list转spark DataFrame
    l = [(1, 12), (2, 22)]
    # 创建并指定列名
    list_df = spark.createDataFrame(l, schema=['id', 'value']) 
    
    # 方式2：rdd转spark DataFrame
    rdd = sc.parallelize(l)  # rdd
    col_names = Row('id', 'value')  # 列名
    tmp = rdd.map(lambda x: col_names(*x))  # 设置列名
    rdd_df = spark.createDataFrame(tmp)  
    
    # 方式3：pandas dataFrame 转spark DataFrame
    df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'value': [12, 22]})
    pd_df = spark.createDataFrame(df)

    # 写入数据库
    pd_df.write.jdbc(url=url, table='new', mode='append', properties=prop)
    # 关闭spark会话
    sc.stop()

注意点：

1. prop和url参数同样需要根据实际情况修改；
2. 写入数据库要求的对象类型是spark DataFrame，提供了三种常见数据类型转spark DataFrame的方法；
3. 通过调用write.jdbc方法进行写入，其中的model参数控制写入数据的行为。

当数据库无写入的表时，这四种模式都会根据设定的表名称自动创建表，无需在Mysql里先建表。

5 常见报错

Access denied for user ...

5.png

原因：mysql配置参数出错

解决办法：检查user,password拼写，检查账号密码是否正确，用其他工具测试mysql是否能正常连接，做对比检查。

No suitable driver

6.png

原因：没有配置运行环境

解决办法：下载jar包进行配置，具体过程参考本文的2 环境配置。