Spark连接MySQL数据库并读取数据

（作者：陈玓玏）

打开pyspark，带驱动的那种

用命令行启动pyspark时需要加上jdbc的驱动路径：

pyspark --driver-class-path D:/Users/chendile/Downloads/mysql-connector-java-3.1.14.jar

在Linux和Windows命令行下都可以用这种方法，但是如果出现以下错误：

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o58.load.
: java.sql.SQLNonTransientConnectionException: CLIENT_PLUGIN_AUTH is required

说明是数据库驱动的版本不对，改成一样的版本就可以了，一般是数据库版本低而java版本高造成的，先在任务管理器中找到自己的mysql服务，找到其对应的版本信息，然后查找对应的mysql-connector-java版本，比如我的mysql是5.1版本的，而我的mysql-connector-java是8.0的，然后我下载了一个3.1版的，就连接成功了。

驱动下载地址：https://blog.csdn.net/qiangqiang816/article/details/81541090
mysql和mysql-connector-java版本的对应：https://www.cnblogs.com/junzi/p/6893122.html

从mysql读取数据为DataFrame

#通过sparksession可以把各种来源的数据读取为DataFrame格式，并在其上使用sql语言
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import SQLContext#创建session，在appName之前还可以配置.master("local")，master指定spark集群的master，设置为local时表示集群在本地，local[4]表示在本地开四个线程跑集群，设置为“spark://master:7077”，也就是一个集群的master的ip地址，表示是在多台机器上跑集群，appName是你为spark应用取的名字，可以通过这个名字调用的，config是配置应用，不知道怎么配置的话可以直接在config括号中填入conf=SparkConf())，使用默认配置。build类还有enableHiveSupport属性，可以开启hive支持。
sc = SparkSession.builder.appName("python_deal_dat").config('spark.some.config,option0','some-value').getOrCreate()#这句话加不加都能读mysql的数据，用sc.read和ctx.read是一样的结果，但是这句话加了可以解决sparksession的一个大坑，那就是sparksession没有序列化器的问题，没有序列化器很多数据操作没法用，比如foreach，会报错：AttributeError: 'SparkSession' object has no attribute 'serializer'，所以最好是用SQLContext（这个问题还是没解决的）
ctx = SQLContext(sc)#读取mysql数据是通过Java的jdbc读取的，url表示数据库地址，从127那里开始要改成你自己的地址，driver必须加，不加会报未指定驱动的错误，
df=ctx.read.format("jdbc").options(url="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test", driver="com.mysql.jdbc.Driver", dbtable="(SELECT * FROM cdl_var_credit02_loss) tmp",user="root", password="********").load()#通过printSchema获取其列名和每列对应的类型及空值限制
print(df.printSchema())

java.lang.RuntimeException:The root scratch dir:/tmp/hive on HDFS should be writable.错误

我在win8下读取mysql数据库中的内容时遇到了这个问题，其实这个问题的产生和我的代码没什么关系，但它的确影响到了我现在的进度，最后找到的解决方法很简单粗暴，直接在命令行中跳转到spark的bin文件夹，然后输入以下命令：

hadoop fs -rm -r /tmp/hive
rm -rf /tmp/hive  #这个应该是Linux系统下的

然后再读取数据库的内容就没有问题了！

参考资料：
1、 https://blog.csdn.net/zgjdzwhy/article/details/71056801
2、 https://blog.csdn.net/bhcgdh/article/details/80731516
3、 https://blog.csdn.net/zlpzlr/article/details/79012140