spark sql 运行产生的数据存到sqlserver中

我使用scala代码计算产生了结果，之前是存在hive库中的，现在想存在sqlserver中，请问应该修改原来代码

hive的数据可以通过sqoop 导出，没有办法用spark SQL把数据直接写到sql server

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 文章：Spark>sql练习题 中也许有你想要的答案，请看下吧
  • 除此之外, 这篇博客: spark实时监控sqlserver文件方法(追踪~增删改查)中的 思路 部分也许能够解决你的问题。
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    首先，你需要使用JDBC连接到SQL Server数据库。你可以使用Microsoft官方提供的JDBC驱动程序来连接到SQL Server。假设你已经将驱动程序导入了你的项目中，那么你可以按照以下步骤进行修改你的代码：

    1. 导入所需的Spark SQL和SQL Server相关库：
    import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
    1. 创建一个SparkSession对象，并配置连接到SQL Server的相关属性：
    val sparkConf = new SparkConf()
  .setAppName("Spark SQL to SQL Server")
  .setMaster("local")  // 设置运行模式为本地模式，可根据实际情况进行修改

val spark = SparkSession.builder()
  .config(sparkConf)
  .getOrCreate()

// 配置连接SQL Server的相关属性
val jdbcHostname = "your-sql-server-hostname"
val jdbcPort = 1433  // 默认的SQL Server端口为1433
val jdbcDatabase = "your-sql-server-database"
val jdbcUrl = s"jdbc:sqlserver://${jdbcHostname}:${jdbcPort};database=${jdbcDatabase}"
val jdbcUsername = "your-username"
val jdbcPassword = "your-password"
    1. 将结果保存到SQL Server中，可以使用write方法将结果写入SQL Server表中。在写入之前，需要先将表创建在SQL Server中：
    val tableName = "your-table-name"

// 创建表
val createTableQuery =
  s"""
     |CREATE TABLE ${tableName} (
     |    column1 datatype1,
     |    column2 datatype2,
     |    ...
     |)
  """.stripMargin

spark.sql(createTableQuery)

// 将结果保存到SQL Server表中
df.write
  .mode(SaveMode.Append)  // 设置保存模式，可根据实际情况进行修改
  .jdbc(jdbcUrl, tableName, jdbcProperties)

    上述代码中的df是你的Spark SQL计算生成的结果DataFrame。

    1. 最后，不要忘记关闭SparkSession和释放资源：
    spark.stop()

    注意事项： - 确保你已经在SQL Server中创建了对应的数据库和表，以及具有相应的访问权限的用户名和密码。 - 确保你使用了与你的SQL Server版本兼容的JDBC驱动程序。 - 根据你的具体需求，可以调整保存模式（SaveMode）为SaveMode.Overwrite、SaveMode.Ignore等。

    以上就是将Spark SQL运行结果保存到SQL Server中的解决方案。如果你遇到了任何问题，请及时告诉我。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

导出，或者用spark转移出来存到sqlserver

spark数据输出到Sql Server的步骤

1：引入微软的jdbc jar包

在项目的pom文件加入下面的依赖：

    <dependency>
      <groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId>
      <artifactId>sqljdbc4</artifactId>
      <version>4.0</version>
    </dependency>
但很多情况下，依赖包无法正常下载，可以采用下面的方法先下载依赖包：

从微软官方网站手动下载jar包：http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?displaylang=en&id=11774
使用maven install命令，将jar包安装到repository中：
mvn install:install-file -Dfile=sqljdbc4.jar -Dpackaging=jar -DgroupId=com.microsoft.sqlserver -DartifactId=sqljdbc4 -Dversion=4.0
安装成功后，项目中加上相应的依赖项后就可以正确编译工程了

 

2：在代码中通过jdbc驱动输出数据，sql 认证方式，使用spark sql dataframe

在pom文件中添加依赖项：

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
      <version>${spark.version}</version>
    </dependency>
引入spark sql 包，写入数据到database：

复制代码
import org.apache.spark.sql._

val url="jdbc:sqlserver://{dbserver}:1433;databaseName={dbname}"
val table="{yourtablename}"
val properties=new Properties()
properties.setProperty("user","xxx")
properties.setProperty("password","yyy")
properties.setProperty("driver","com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver")
tableDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(url,table,properties)

img


详细借鉴下 https://www.cdata.com/kb/tech/hive-ssis-task-import-2008.rst

spark数据处理完后，如果结果需要输出到sql database，可以使用spark sql dataframe并引入微软的数据库jdbc驱动输出数据。
具体代码和实现的步骤可以参考：
spark数据怎样输出到Sql Server：https://www.cnblogs.com/benfly/p/12671965.html

修改数据库连接部分的代码

修改存储过程那部分的代码

spark针对sqlserver_spark数据怎样输出到Sql Server_weixin_39640085的博客-CSDN博客 spark数据处理完后，如果结果需要输出到sql database，可以使用spark sql dataframe并引入微软的数据库jdbc驱动输出数据，具体步骤如下：1：引入微软的jdbc jar包在项目的pom文件加入下面的依赖：com.microsoft.sqlserversqljdbc44.0但很多情况下，依赖包无法正常下载，可以采用下面的方法先下载依赖包：mvn install:inst... https://blog.csdn.net/weixin_39640085/article/details/111794434?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=spark%20sql%20%E8%BF%90%E8%A1%8C%E4%BA%A7%E7%94%9F%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AD%98%E5%88%B0sqlserver%E4%B8%AD&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-0-111794434.142^v92^controlT0_1&spm=1018.2226.3001.4187

参考newbing
是的，如果你想将计算结果从Hive库中存储到SQL Server中，你需要修改你的代码以适应SQL Server的连接和存储操作。下面是一个示例代码，展示了如何使用Scala和Spark将数据从Hive库中导出到SQL Server中：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object HiveToSqlServer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("HiveToSqlServer")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // 从Hive库中读取数据
    val data = spark.sql("SELECT * FROM hive_table")

    // 将数据写入SQL Server
    val jdbcUrl = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=mydatabase"
    val jdbcUsername = "username"
    val jdbcPassword = "password"
    val jdbcTable = "sqlserver_table"

    data.write
      .format("jdbc")
      .option("url", jdbcUrl)
      .option("dbtable", jdbcTable)
      .option("user", jdbcUsername)
      .option("password", jdbcPassword)
      .save()

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

在上述代码中，你需要修改以下内容：

  • hive_table：将其替换为你想要导出的Hive表的名称。
  • jdbcUrl：将其替换为你的SQL Server连接URL。
  • jdbcUsername：将其替换为你的SQL Server用户名。
  • jdbcPassword：将其替换为你的SQL Server密码。
  • jdbcTable：将其替换为你想要将数据导入的SQL Server表的名称。

请确保你已经在项目的依赖中添加了相应的Spark和SQL Server的依赖项。你可以在build.sbt或pom.xml文件中添加这些依赖项。

完成修改后，你可以运行这个Scala代码，它将读取Hive表中的数据，并将其存储到SQL Server表中。

GPT建议:如果你之前的数据是存储在Hive库中，而现在你希望将结果存储到SQL Server中，你的代码需要进行一些修改来适应新的数据存储目标。

首先，你需要更改数据的输出部分，将数据写入SQL Server数据库。通常，这需要使用SQL Server的连接信息和一些库或工具来完成数据的插入操作。在Scala中，你可以使用JDBC（Java Database Connectivity）来连接和操作SQL Server数据库。

以下是一些简单的步骤来修改你的代码以将结果从Scala写入SQL Server：

  1. 确保你的代码引入了适当的JDBC库。通常，Scala中的JDBC连接需要使用Java的JDBC库，例如java.sql包。你可以在项目的依赖中添加相应的JDBC驱动程序。

  2. 使用JDBC连接到SQL Server数据库。你需要提供SQL Server数据库的连接信息，如数据库URL、用户名和密码等。

  3. 将你的结果数据转换为适当的数据结构（例如DataFrame、DataSet等），以便将其插入到SQL Server数据库中。这可能需要根据你的数据结构进行一些调整。

  4. 使用JDBC将数据写入SQL Server数据库。你可以使用合适的插入语句或者是预编译的语句来执行插入操作。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何将DataFrame中的数据写入SQL Server数据库：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 初始化SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Write to SQL Server")
      .config("spark.master", "local")
      .getOrCreate()

    // 假设你的结果数据保存在一个DataFrame中
    val resultDataFrame: DataFrame = ...

    // JDBC连接信息
    val jdbcUrl = "jdbc:sqlserver://your_server:1433;databaseName=your_database"
    val jdbcUsername = "your_username"
    val jdbcPassword = "your_password"

    // 将数据写入SQL Server数据库
    resultDataFrame.write
      .format("jdbc")
      .option("url", jdbcUrl)
      .option("dbtable", "your_table_name") // 指定目标表名
      .option("user", jdbcUsername)
      .option("password", jdbcPassword)
      .mode("append") // 如果表已存在，使用"append"模式追加数据
      .save()

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

请注意，上述代码中的your_server、your_database、your_username、your_password和your_table_name需要替换为你实际的SQL Server连接信息和目标表名。

通过这样的修改，你应该能够将之前在Hive库中计算得到的结果数据存储到SQL Server数据库中。

如果要将结果从Hive库迁移到SQL Server中，需要对原来的代码进行修改。具体的修改内容取决于你使用的Scala库和连接Hive和SQL Server的方式。

修改连接配置：将原来连接Hive的配置修改为连接SQL Server的配置，包括连接URL、用户名、密码等信息。

调整数据插入方式：Hive和SQL Server使用不同的SQL语法和数据插入方式。你需要根据SQL Server的要求修改代码，通过INSERT语句将数据插入到SQL Server中。

修改数据类型的兼容性问题：Hive和SQL Server有一些数据类型不完全相同，例如日期类型、布尔类型等。需要注意将Hive中的数据类型转换为SQL Server支持的数据类型。

总之，需要根据具体情况修改代码，使其适应SQL Server的要求，保证数据能够成功迁移。
因为不太清楚你的具体代码如何，发一个例子你可以参考一下。

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement}

object HiveToSqlServerMigration {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Hive连接配置
    val hiveUrl = "jdbc:hive://localhost:10000/database_name"
    val hiveUser = "hive_user"
    val hivePassword = "hive_password"

    // SQL Server连接配置
    val sqlServerUrl = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=database_name"
    val sqlServerUser = "sql_server_user"
    val sqlServerPassword = "sql_server_password"

    // 查询Hive库中的数据
    val hiveQuery = "SELECT * FROM table_name"

    // 插入SQL Server的表名
    val sqlServerTable = "table_name"

    // 建立Hive连接
    Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
    val hiveConn: Connection = DriverManager.getConnection(hiveUrl, hiveUser, hivePassword)

    // 查询Hive数据
    val hiveStmt = hiveConn.createStatement()
    val hiveRs = hiveStmt.executeQuery(hiveQuery)

    // 建立SQL Server连接
    Class.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver")
    val sqlServerConn: Connection = DriverManager.getConnection(sqlServerUrl, sqlServerUser, sqlServerPassword)

    // 插入SQL Server数据
    val sqlServerInsertQuery = "INSERT INTO " + sqlServerTable + " (column1, column2, column3) VALUES (?, ?, ?)"
    val sqlServerStmt: PreparedStatement = sqlServerConn.prepareStatement(sqlServerInsertQuery)

    // 迭代Hive结果集，将每一行数据插入SQL Server
    while (hiveRs.next()) {
      val column1 = hiveRs.getString("hive_column1")
      val column2 = hiveRs.getInt("hive_column2")
      val column3 = hiveRs.getDouble("hive_column3")

      sqlServerStmt.setString(1, column1)
      sqlServerStmt.setInt(2, column2)
      sqlServerStmt.setDouble(3, column3)

      sqlServerStmt.executeUpdate()
    }

    // 关闭连接
    hiveRs.close()
    hiveStmt.close()
    hiveConn.close()

    sqlServerStmt.close()
    sqlServerConn.close()
  }
}

请根据你的实际情况更改连接URL、用户名、密码，查询语句和插入语句的表名和列名。此外，根据需求修改插入语句中的列数和绑定参数的类型。

这个示例展示了如何通过Hive和SQL Server的JDBC驱动程序建立连接，并使用查询结果向SQL Server中的表插入数据。你可以根据你的具体要求对此代码进行修改。

如果您之前的数据是存在Hive库中，现在希望将结果存储到SQL Server中，那么您确实需要对原来的代码进行一些修改。在将数据从Hive迁移到SQL Server时，以下是一般的步骤和需要注意的事项：

连接到SQL Server数据库： 在Scala代码中，您需要使用SQL Server的连接信息，例如数据库地址、用户名、密码等，以便能够连接到SQL Server数据库。

创建目标表： 在SQL Server中，您需要创建一个表，用于存储计算结果。确保表的结构与Hive中的结果数据一致，这样才能正确地将数据导入到SQL Server。

数据导出： 通过Scala代码，您需要将Hive中的数据导出为文件或者将其直接读取到Scala中，然后再通过SQL Server的连接，将数据插入到SQL Server表中。

具体操作取决于您的数据规模和环境，以下是一些常见的方法：

使用Spark来完成数据迁移： 如果您的数据规模较大并且有Spark集群可用，您可以使用Spark来将数据从Hive读取，并将其写入SQL Server。可以使用spark.read从Hive读取数据，然后使用spark.write将数据写入SQL Server。请确保您的Spark集群配置正确，并且具有适当的SQL Server JDBC驱动程序。

使用Scala的JDBC连接： 如果数据规模不大，您也可以使用Scala的JDBC连接来读取Hive数据并将其写入SQL Server。您可以使用java.sql.DriverManager来建立连接并执行相关的SQL语句。

如果你想将Spark SQL运行产生的数据存储到SQL Server中，你需要修改原来的Scala代码，以便将数据保存到SQL Server数据库中。

首先，确保你的Scala代码中已经得到了计算结果。然后，你可以使用Spark的DataFrame API来将结果数据写入到SQL Server中。在Spark中，有两种常用的方式可以实现这个目标：

  1. 使用JDBC连接：你可以使用JDBC连接将Spark DataFrame的数据写入到SQL Server表中。首先，你需要在Scala代码中引入相应的依赖，比如spark-sql和spark-jdbc，然后使用write方法将数据保存到SQL Server表中。以下是一个示例代码片段：
scalaCopy codeimport org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Save to SQL Server")
  .getOrCreate()

// 假设计算结果存储在名为resultDF的DataFrame中
val resultDF = ...

// 配置SQL Server的连接信息
val url = "jdbc:sqlserver://your_server:your_port;databaseName=your_db"
val properties = new java.util.Properties()
properties.setProperty("user", "your_username")
properties.setProperty("password", "your_password")

// 将DataFrame数据写入SQL Server表中
resultDF.write.mode(SaveMode.Append)
  .jdbc(url, "your_table_name", properties)
  1. 使用Azure Synapse Analytics（原名Azure SQL Data Warehouse）连接：如果你使用的是Azure Synapse Analytics作为SQL Server的托管服务，你可以使用Azure Synapse Analytics连接器将数据写入到Synapse Analytics数据库中。在Scala代码中，你需要添加spark-synapse的依赖，并使用write方法将数据保存到Synapse Analytics表中。以下是一个示例代码片段：
scalaCopy codeimport org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Save to Synapse Analytics")
  .getOrCreate()

// 假设计算结果存储在名为resultDF的DataFrame中
val resultDF = ...

// 配置Synapse Analytics连接信息
val url = "jdbc:sqlserver://your_server:your_port;databaseName=your_db"
val properties = new java.util.Properties()
properties.setProperty("user", "your_username")
properties.setProperty("password", "your_password")

// 将DataFrame数据写入Synapse Analytics表中
resultDF.write.mode(SaveMode.Append)
  .format("com.databricks.spark.sqldw")
  .option("url", url)
  .option("dbtable", "your_table_name")
  .option("user", "your_username")
  .option("password", "your_password")
  .save()

根据你的具体情况选择其中一种方式，并根据连接信息和表名进行相应的修改。这样，你的Spark SQL运行产生的数据将会被保存到SQL Server中。

Spark SQL是Spark核心库中的一个模块，它提供了一种在结构化数据上进行分布式计算的方式，通过将SQL查询与Spark任务相结合，可以让用户更加便捷地对大规模数据进行处理。在使用Spark SQL时，我们通常可以将结果保存到不同的存储介质中，比如Hive、HDFS、S3、MySQL等，而本文将会介绍如何将运行产生的数据存储到SQL Server中。

  1. 安装SQL Server JDBC驱动

在使用Spark SQL将数据写入SQL Server之前，我们需要先将SQL Server JDBC驱动安装到我们的Spark环境中。可以通过以下步骤完成安装：

1.1. 下载SQL Server JDBC驱动

首先，我们需要从微软官网下载SQL Server JDBC驱动，下载地址为：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=55539

我们可以选择下载 mssql-jdbc-8.2.2.jre8.jar 或者其他版本的驱动，取决于我们使用的SQL Server版本。

1.2. 将驱动包放置到Spark环境中

下载完成驱动包后，我们需要将其放到Spark环境中。一种方法是将其放置到Spark的classpath中，这可以通过在启动Spark任务时使用 --driver-class-path 参数来实现。具体命令如下：

spark-submit --driver-class-path /path/to/mssql-jdbc-8.2.2.jre8.jar ...

另一种方法是在Spark应用程序中指定驱动包路径，这可以通过在应用程序中添加以下代码来实现：

val driverClass = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
val driverPath = "/path/to/mssql-jdbc-8.2.2.jre8.jar"
Class.forName(driverClass)
spark.sparkContext.addJar(driverPath)

在上述代码中，我们首先指定了SQL Server JDBC驱动的类名，然后将驱动包添加到Spark的classpath中。

  1. 将数据写入SQL Server

安装完成SQL Server JDBC驱动后，我们可以使用Spark SQL将数据写入SQL Server。接下来，我们将介绍如何通过Scala、Python以及Java三种语言在Spark中将数据写入SQL Server。

2.1. Scala

在Scala中，我们可以使用以下代码将数据写入SQL Server：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write to SQL Server")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val jdbcHostname = "localhost"
val jdbcPort = 1433
val jdbcDatabase = "mydb"
val jdbcUrl = s"jdbc:sqlserver://${jdbcHostname}:${jdbcPort};database=${jdbcDatabase};"
val jdbcUsername = "myusername"
val jdbcPassword = "mypassword"

val df = spark.read.json("/path/to/json/file")

df.write
  .format("jdbc")
  .option("url", jdbcUrl)
  .option("dbtable", "mytable")
  .option("user", jdbcUsername)
  .option("password", jdbcPassword)
  .save()

在上述代码中，我们首先通过SparkSession对象创建了一个Spark应用程序，然后指定了SQL Server的连接信息，包括连接主机名、端口号、数据库名以及用户名和密码。接着，我们使用Spark读取了一个JSON文件，然后将其写入SQL Server中。

2.2. Python

在Python中，我们可以使用以下代码将数据写入SQL Server：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Write to SQL Server") \
    .master("local[*]") \
    .getOrCreate()

jdbcHostname = "localhost"
jdbcPort = 1433
jdbcDatabase = "mydb"
jdbcUrl = f"jdbc:sqlserver://{jdbcHostname}:{jdbcPort};database={jdbcDatabase};"
jdbcUsername = "myusername"
jdbcPassword = "mypassword"

df = spark.read.json("/path/to/json/file")

df.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", jdbcUrl) \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("user", jdbcUsername) \
    .option("password", jdbcPassword) \
    .save()

在上述代码中，我们使用了Python中的f-string来连接SQL Server的连接信息，然后使用Spark读取了一个JSON文件，最后将其写入SQL Server。

2.3. Java

在Java中，我们可以使用以下代码将数据写入SQL Server：

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class WriteToSqlServer {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Write to SQL Server")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        String jdbcHostname = "localhost";
        int jdbcPort = 1433;
        String jdbcDatabase = "mydb";
        String jdbcUrl = String.format("jdbc:sqlserver://%s:%d;database=%s;", jdbcHostname, jdbcPort, jdbcDatabase);
        String jdbcUsername = "myusername";
        String jdbcPassword = "mypassword";

        Dataset<Row> df = spark.read().json("/path/to/json/file");

        df.write()
                .format("jdbc")
                .option("url", jdbcUrl)
                .option("dbtable", "mytable")
                .option("user", jdbcUsername)
                .option("password", jdbcPassword)
                .save();
    }
}

在上述代码中，我们首先通过SparkSession对象创建了一个Spark应用程序，然后指定了SQL Server的连接信息，包括连接主机名、端口号、数据库名以及用户名和密码。接着，我们使用Spark读取了一个JSON文件，然后将其写入SQL Server中。

  1. 结论

本文介绍了如何使用Spark SQL将运行产生的数据存储到SQL Server中。我们首先需要安装SQL Server JDBC驱动，然后通过Scala、Python或Java将数据写入SQL Server。通过本文的介绍，读者可以了解到在Spark中将数据写入SQL Server的具体步骤和实现方法。

Spark SQL是Spark生态系统中的一个模块，它提供了一种使用结构化数据的统一接口。Spark SQL支持使用SQL语句对数据进行查询和分析，并且可以与Hive集成。Spark SQL还支持从多种数据源（例如Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON等）中读取数据，这使得Spark SQL成为大规模数据处理和分析的有力工具。

在Spark SQL中，数据通常以DataFrame的形式进行处理。DataFrame是一种类似于关系型数据库中表的数据结构，它以列为主导，具有强类型和不可变性的特点。DataFrame可以在Spark应用程序中进行创建、转换和处理，并且可以通过与Spark SQL集成进行查询和分析。

针对问题中的要求，我们需要将Spark SQL运行产生的数据存储到SQL Server中。在这里，我们假设已经将Spark SQL运行的结果转换为了一个DataFrame。下面是使用Scala代码将DataFrame中的数据存储到SQL Server中的示例：

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL to SQL Server")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 创建DataFrame并对数据进行处理
val data: DataFrame = spark.sql("SELECT * FROM table_name WHERE column_name > 100")

// 配置SQL Server的连接信息
val properties = new Properties()
properties.put("user", "sql_server_username")
properties.put("password", "sql_server_password")
properties.put("driver", "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver")

// 将数据保存到SQL Server中的表中
data.write.mode(SaveMode.Append)
  .jdbc("jdbc:sqlserver://sql_server_host:sql_server_port;databaseName=database_name", "table_name", properties)

上述代码中，我们先使用SparkSession创建了一个名为“Spark SQL to SQL Server”的应用程序，并创建了一个DataFrame来保存从名为“table_name”的表中选择出的100以上的行。接着，我们通过创建一个Properties对象来配置SQL Server的连接信息，包括用户名、密码、驱动等。最后，将DataFrame中的数据使用save方法写入到SQL Server中指定的表中。其中，jdbc方法的第一个参数包括了SQL Server的连接信息，包括主机名、端口号、数据库名等，第二个参数是目标表名，此处为“table_name”，第三个参数是连接信息配置，即前面创建的Properties对象。

需要注意的是，存储数据到SQL Server时，我们可以选择不同的存储模式（SaveMode），包括Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore等，具体含义可以参考Spark文档。

综上所述，通过将DataFrame中的数据写入到SQL Server中，我们可以实现Spark SQL运行结果的持久化存储，方便后续的查询和分析。

如果你希望将计算结果从Hive库迁移到SQL Server中，你需要对原来的代码进行一些修改。以下是一般情况下需要注意的几个方面：

  1. 连接方式和配置： SQL Server和Hive使用不同的数据库引擎，因此你需要使用SQL Server的连接方式来连接到SQL Server数据库。在Scala代码中，使用适当的JDBC或其他驱动程序来连接到SQL Server，并设置正确的连接字符串、用户名和密码等配置信息。

  2. SQL语法： SQL Server和Hive对SQL语法支持可能存在一些差异，特别是在数据类型、函数和特定查询等方面。请确保你的SQL查询在SQL Server上能够正确执行。

  3. 表结构和数据迁移： 在将结果从Hive迁移到SQL Server之前，你需要创建对应的表结构和字段类型在SQL Server中。你可以使用SQL Server的DDL语句或ORM框架来创建表。

  4. 数据导入： 一旦在SQL Server中创建了目标表，你需要将计算结果从Hive导出并导入到SQL Server中。这可以通过Scala代码中的数据导出和导入操作来实现。你可以考虑使用数据导入工具、ETL工具或Scala中的相关库来完成这个任务。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用Scala和Spark将Hive数据导出到SQL Server：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object HiveToSqlServer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Initialize SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("HiveToSqlServer")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // Read data from Hive
    val hiveTableName = "your_hive_table_name"
    val hiveDF = spark.table(hiveTableName)

    // Modify the SQL Server connection details accordingly
    val sqlServerUrl = "jdbc:sqlserver://your_sql_server_host:1433;databaseName=your_database"
    val sqlServerUser = "your_username"
    val sqlServerPassword = "your_password"
    val sqlServerTableName = "your_sql_server_table_name"

    // Write data to SQL Server
    hiveDF.write
      .format("jdbc")
      .option("url", sqlServerUrl)
      .option("dbtable", sqlServerTableName)
      .option("user", sqlServerUser)
      .option("password", sqlServerPassword)
      .save()

    // Stop the SparkSession
    spark.stop()
  }
}

请注意，以上代码仅供参考，具体的实现可能会根据你的具体情况和数据迁移需求进行调整。在实际操作中，请务必谨慎处理数据迁移，确保数据的准确性和完整性。