# Spark操作MySQL实现流程
## 1. 环境准备
在开始操作之前，我们需要确保以下环境已经准备就绪：
- 安装并配置好Spark环境
- 安装并配置好MySQL数据库
- 下载并配置好MySQL连接驱动
## 2. 导入所需的依赖库
首先，我们需要在Spark应用程序中导入所需的依赖库，包括`pyspark`和`pyspark.sql`。
```python
from pyspar
原创
2023-12-29 07:31:16
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spark连接mysql（打jar包方式）package wujiadong_sparkSQL
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* Created by Administrator
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2024-03-04 08:22:14
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# 使用Spark操作MySQL实现数据删除
在大数据生态系统中，Spark是一个流行的处理框架，而MySQL是一个广泛使用的关系型数据库。当我们需要从MySQL中删除数据时，Spark提供了一种高效的方式。本文将深入探讨如何用Spark连接MySQL并执行删除操作，包括流程介绍、代码实现及注释。
## 整体流程
在开始之前，让我们先了解实现操作的步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤
原创
2024-10-21 04:37:19
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在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用 Spring Boot 和 Spark 操作 MySQL 数据库。我会从环境准备开始，直到验证测试和排错指南，确保每一步都能清晰明了。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确认开发环境的软硬件需求。这是确保一切正常工作的前提。以下是环境配置的要求：
| 组件 | 版本 |
| ------------ | ---
Spark RDD Scala语言编程RDD（Resilient Distributed Dataset）是一个不可变的分布式对象集合， 每个rdd被分为多个分区， 这些分区运行在集群的不同节点上。rdd支持两种类型的操作：转化(trainsformation)和行动(action)， Spark只会惰性计算rdd, 也就是说， 转化操作的rdd不会立即计算， 而是在其第一次遇到行动操作时才去计算
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2024-01-11 13:05:21
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内容： 1.SparkSQL操作关系数据库意义 2.SparkSQL操作关系数据库一、通过SparkSQL操作关系数据库意义 1.SparkSQL可以通过jdbc从传统关系型数据库中读写数据，读取数据后直接生成DataFrame，然后在加上借助于Spark内核的丰富的API来进行各种操作；
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2023-09-18 11:10:06
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RDD有两种类型的操作 ，分别是Transformation（返回一个新的RDD）和Action（返回values）。1.Transformation：根据已有RDD创建新的RDD数据集build（1）map(func)：对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。（2）filter(func) ：对调用filter的R
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2024-06-18 12:32:59
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pom.xml：://blog..net/26259
原创
2022-04-22 13:49:26
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pom.xml：https://blog.csdn.net/qq262593421/article/details/105769886SparkJDBCExample.scalapackage com.xtd.spark.imoocimport org.apache.spark.sql.SparkSessionobject SparkJDBCExample { def ma...
原创
2021-08-26 09:26:34
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文章目录行动操作Action算子概念Action函数 行动操作在spark当中RDD的操作可以分为两种，一种是转化操作(transformation），另一种是行动操作(action)。在转化操作当中，spark不会为我们计算结果，而是会生成一个新的RDD节点，记录下这个操作。只有在行动操作执行的时候，spark才会从头开始计算整个计算。而转化操作又可以进一步分为针对元素的转化操作以及针对集合的
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2023-06-19 07:00:10
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Spark定义：
Spark是Apache的一个顶级项目。它是一种快速的、轻量级、基于内存、分布式迭代计算的大数据处理框架。Spark起源与发展史：： Spark最初由美国加州伯克利大学（UCBerkeley）的AMP（Algorithms，Machines and People）实验室与2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。2003年加入
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2023-07-04 00:28:05
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一、学习1，安装Spark，并了解基础操作首先安装上Spark，再执行一下基础操作，就可以了。这里的目的是通过Spark的Shell，了解一下Spark的基础操作。接下来看看文章下面的一些概念和作用什么的就可以，不用看的太细。Spark快速入门指南 - Spark安装与基础使用2，了解如何使用Java编写Spark程序（1）先看一下官方的文档。如果对于不了解Spark的人来说，直接看官方文档可能很
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2023-07-04 15:12:50
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文章目录1.四种Join操作1.1 join1.2 leftOuterJoin1.3 rightOuterJoin1.4 fullOuterJoin2.Option对象为什么要使用Option 1.四种Join操作Join操作在特征提取的过程是一个经常使用的操作，当从多个数据源提取特征之后，使用Join操作将数据合并成一个完整的特征数据，以供后续的使用。 这里记录Spark中的四种Join操作的
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2023-07-27 19:41:00
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Spark Scheduler 模块的文章中，介绍到 Spark 将底层的资源管理和上层的任务调度分离开来，一般而言，底层的资源管理会使用第三方的平台，如 YARN 和 Mesos。为了方便用户测试和使用，Spark 也单独实现了一个简单的资源管理平台，也就是本文介绍的 Deploy 模块。一些有经验的读者已经使用过该功能。本文参考：http://jerryshao.me/architecture
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2023-08-27 09:41:23
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Spark支持两种RDD操作：transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD；而action则主要是对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。例如，map就是一种transformation操作，它用于将已有RDD的每个元素传入一个自定义的函数，并获取一个新的元素，然后将所有的新
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2023-08-11 16:59:43
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前面经过部署之后，Spark就可以用了。 怎么用呢？ 可以有两个办法： 1.直接在shell中调用Spark提供的API方法，去做一些运算。 2.通过Scala，Java或者Python等语言的
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2023-08-09 20:56:35
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Deploy模块详解Spark的Cluster Manager有以下几种部署模式：Standalone、Mesos、YARN、EC2、Local。Deploy模块是spark standalone的分布式框架，其采用master/slave架构。5.1Spark运行模式概述在SparkContext的创建过程中，会通过传入的Master URL的值来确定不同的运行模式，并且创建不同的Schedul
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2023-10-05 16:32:25
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Spark以及SparkR的安装（standalone模式）操作系统 CentOS 7Java 版本 JDK 1.7Spark安装过程请见PDF文件 Spark 1.0的安装配置文件网址：http://www.it165.net/admin/html/201407/3379.html(别忘了配置免密码登陆和关闭防火墙)下面重点描述如何在linux环境下安装R，Rstudio 以及SparkR1 L
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2023-06-30 14:05:12
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spark作为目前较为主流的一门技术，想要学习好它，要对他的各种组件和执行流程掌握的特别清晰，这里开始介绍spark的一个入口SaprkContextSparkContext概论官方解释SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连
接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。每个JVM里只
能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的
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2024-05-30 01:27:45
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参考：https://github.com/rklick-solutions/spark-tutorial/wiki/Spark-SQL#introductionSkip to coSpark SQL is a component on top of Spark Core that introduces a new data abstraction called SchemaRDD, w...
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2023-07-14 17:21:00
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