怎么把spark sql 计算产生的结果存到 mysql库里

之前使用scala 的 spark sql 把计算结果存到hive库，请问怎么更改代码，把计算结果存到mysql 库里

要将Spark SQL计算产生的结果存储到MySQL数据库中，可以使用Spark SQL的DataFrame API将结果转换为DataFrame，然后使用MySQL的JDBC驱动程序将DataFrame中的数据写入MySQL数据库。

代码展示：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StringType, StructType, StructField
from pyspark.sql.functions import lit
import MySQLdb

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("write_mysql").getOrCreate()

# 定义MySQL连接参数
url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"
user = "myuser"
password = "mypassword"
table = "mytable"

# 定义DataFrame
df = spark.sql("SELECT id, name, age FROM mytable")

# 将DataFrame转换为StructType
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

# 将DataFrame中的数据写入MySQL数据库
df.write \
    .format("jdbc") \
    .option("url", url) \
    .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") \
    .option("dbtable", table) \
    .option("user", user) \
    .option("password", password) \
    .mode("append") \
    .save()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在上述代码中，首先定义了MySQL连接参数，包括MySQL服务器地址、用户名、密码和要写入的数据库名称。然后，使用Spark SQL的DataFrame API将数据框中的数据读取到内存中。接着，定义了一个StructType，用于指定DataFrame中列的数据类型。最后，使用DataFrame的write方法将数据写入MySQL数据库中。在write方法中，指定了MySQL连接参数、要写入的表名、数据类型、数据源（即DataFrame）、写入模式和其他选项。

需要注意的是，上述代码中的save方法是将数据追加到现有表中，如果想要创建一个新表并将数据插入到其中，请使用createOrReplaceTempView方法。此外，还需要确保已经安装了MySQL JDBC驱动程序，以便能够连接到MySQL数据库并将数据写入其中。

https://blog.csdn.net/aflyingcat520/article/details/106219928

连接mysql 编写inset sql语句存入mysql数据库

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这篇文章：spark 通过 scala 读取数据并且存入 mysql 也许有你想要的答案，你可以看看
除此之外, 这篇博客: 使用spark sql算子练习mysql经典50道题中的 使用spark sql算子练习mysql经典50道题 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
一、mysql经典50道题
二、使用spark sql查询50道题
- 2.1 创建dataFrame
- 2.2 查询

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 ^-^

将Spark SQL计算产生的结果存储到MySQL库中，您可以使用JDBC连接来实现。以下是一个基本的步骤指南：

导入依赖：确保您的Spark应用程序中导入了MySQL的JDBC驱动程序。您可以将MySQL的JDBC驱动程序添加到Spark的classpath中，或者在构建SparkSession时指定。
创建SparkSession：在您的Spark应用程序中，首先创建一个SparkSession对象。
运行Spark SQL计算：使用SparkSession执行您的Spark SQL计算，并将结果保存到DataFrame中。
配置MySQL连接信息：定义连接到MySQL数据库的URL、用户名和密码等信息。
将结果保存到MySQL：使用DataFrame的write方法，将结果数据写入MySQL数据库中。

以下是一个示例代码片段：

scalaCopy codeimport org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode}

object SparkSQLToMySQL {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Spark SQL to MySQL")
      .getOrCreate()

    // 运行Spark SQL计算并得到结果DataFrame（假设结果存储在resultDF中）
    val resultDF = spark.sql("SELECT * FROM your_table")

    // 配置MySQL连接信息
    val url = "jdbc:mysql://your_mysql_host:your_mysql_port/your_database"
    val properties = new java.util.Properties()
    properties.setProperty("user", "your_mysql_username")
    properties.setProperty("password", "your_mysql_password")

    // 将结果保存到MySQL数据库中
    resultDF.write.mode(SaveMode.Append)
      .jdbc(url, "your_table_name", properties)

    // 停止SparkSession
    spark.stop()
  }
}

请根据实际情况修改代码中的数据库连接信息和SQL查询语句。确保您的应用程序可以访问MySQL数据库，并具有写入权限。这样，您的Spark SQL计算产生的结果就会被保存到MySQL库中。