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网站管理系统后台新乡网站建设费用

网站管理系统后台,新乡网站建设费用,自己怎么接单做网站,服装搭配网站源码前面的课程我们学习了如何从csv文件中读入数据#xff0c;这相当于是对csv这种类型的数据的操作。那么接下来#xff0c;我们一起看看#xff0c;如何写Spark程序来操作mysql数据库。先来给大家介绍一下我们这节课的主要学习内容#xff1a; #xff08;1#xff09;安装… 前面的课程我们学习了如何从csv文件中读入数据这相当于是对csv这种类型的数据的操作。那么接下来我们一起看看如何写Spark程序来操作mysql数据库。先来给大家介绍一下我们这节课的主要学习内容 1安装mysql数据库。 2写Spark程序连接mysql数据库并进行读写操作。 一准备mysql环境 我们计划在hadoop001这台设备上安装mysql服务器当然也可以重新使用一台全新的虚拟机。 以下是具体步骤 使用finalshell连接hadoop001.查看是否已安装MySQL。命令是: rpm -qa|grep mariadb 若已安装需要先做卸载MySQL的操作命令是rpm -e --nodeps mariadb-libs 把mysql的安装包上传到虚拟机。 进入/opt/software/目录解压上传的.tar文件。 cd /opt/software 解压文件 tar -xf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 得到的效果如下 安装工具包 yum install -y   perl   perl-Data-Dumper   perl-Digest-MD5   net-tools libaio 如果安装成功或者显示以下内容即可继续安装步骤 软件包 libaio-0.3.109-13.el7.x86_64 已安装并且是最新版本 无须任何处理 6.安装mysql。依次输入以下5条命令: rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm 命令说明 rpm -ivh 是 Linux 中用于安装 RPMRed Hat Package Manager软件包的命令。具体来说rpm -ivh 中的每个选项都有特定的含义 rpmRPM 包管理工具用于安装、查询、验证、更新和删除软件包。   -i表示安装install软件包。   -v表示显示详细verbose信息提供更多安装过程中的输出信息。   -h表示在安装过程中显示进度条以 # 符号表示安装进度。 初始化数据库 使用的命令是 mysqld --initialize --usermysql 查看临时密码 安装完成之后它会在一个日志文件中保存临时密码通过cat命令来查看这个密码。具体的操作是cat /var/log/mysqld.log 将临时密码复制或者暂时存到某处 启动MySQL服务。对应的命令是systemctl start mysqld登录MySQL数据库。对应的命令是mysql -uroot -p输入临时密码。此时会要求输入密码。 Enter password: 临时密码。注意在输入密码的过程中密码并不可见。 登陆成功后修改密码为000000。初始密码太难记了我们先修改一下密码。对应的命令如下 mysql set password password(000000); 使root允许任意ip连接 mysql update mysql.user set host% where userroot; mysql flush privileges; 查看已有的数据库。通过命令show databases;二创建数据库和表 接下来我们去创建一个新的数据库数据表并插入一条数据。 参考代码如下 -- 创建数据库 CREATE DATABASE spark; -- 使用数据库 USE spark; -- 创建表 create table person(id int, name char(20), age int); -- 插入示例数据 insert into person values(1, jam, 20), (2,judi, 21); -- 查看所有数据 select * from person; -- 退出 quit 提醒use spark的作用是使用当前数据库 三Spark连接MySQL数据库 新建项目或者使用之前的项目也可以。修改pom.xml文件。 【教师讲解这个三个依赖的作用强调可以删除spark-core这个包】 补充三个依赖: 1scala-library 是 Scala 语言的基础库是编写 Scala 程序的必要条件。 2spark-sql_2.12 提供了 Spark SQL 的功能用于高效的数据处理和分析。 3mysql-connector-java 提供了与 MySQL 数据库交互的能力。 dependency             groupIdorg.scala-lang/groupId             artifactIdscala-library/artifactId             version2.12.15/version         /dependency         dependency             groupIdorg.apache.spark/groupId             artifactIdspark-sql_2.12/artifactId             version3.3.1/version          /dependency         dependency             groupIdmysql/groupId             artifactIdmysql-connector-java/artifactId             version8.0.33/version         /dependency 请注意这里并没没有单独添加spark_core的依赖因为在spark-sql中已经包含了spark_core。 写Spark程序连接mysql 核心步骤 创建Properties对象设置数据库的用户名和密码使用spark.read.jbdc方法连接数据库 import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject SparkSQL01 {/*sparksql DataFrame:一种分布式的数据集类似于二维表格mysql 数据库中的数据表1.读入现成的结构化数据csv 数据库 json2.通过RDD转换而来DataFrame1.调用API来实现相关功能2.调用SQL语句来实现相关功能*/def main(args: Array[String]): Unit {val spark SparkSession.builder().appName(SparkSQL01).master(local[*]).getOrCreate()//读入文件val df spark.read.option(header, true).csv(input/ecommerce_data.csv) // // //选出quantity 5 的记录 // val df1 df.filter(df(quantity) 5)// df1.show()//选出 quantity 5 的记录:使用SQL来实现相关功能//1.生成一个临时数据表df.createOrReplaceTempView(ecommerce)//2.执行SQL语句val df2 spark.sql(select * from t1 where quantity 5)df2.show()}}park添加数据到mysql 前面演示了数据的查询现在来看看添加数据到mysql。 【教师讲 、 import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport java.util.Propertiesobject SparkSQL02 {//连接hadoop100上的mysql数据库,读出spark数据库中的person表中的内容def main(args: Array[String]): Unit {val spark SparkSession.builder().appName(SparkSQL02).master(local[*]).getOrCreate()//创建一个properties对象用来储存mysql的连接信息val prop new Properties()prop.setProperty(user,root)prop.setProperty(password,000000)//添加一条数据到数据库val data Seq((3,zhangsan,30),(4,lisi,40),(5,wangwu,50))val df1 spark.createDataFrame(data).toDF(id,name,age)df1.write.mode(append).jdbc(jdbc:mysql://hadoop100:3306/spark,person,prop)//读取mysql数据库中的数据val df spark.read.jdbc(jdbc:mysql://hadoop100:3306/spark,person,prop)df.show()}}
http://www.zqtcl.cn/news/474755/

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