6.3 使用Spark SQL读写数据库
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Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源
一、通过JDBC连接数据库
1.准备工作
在Linux中启动MySQL数据库：
输入下面SQL语句完成数据库和表的创建：
2.读取mysql数据库中的数据
- 下载MySQL的JDBC驱动程序，比如mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz
- 把该驱动程序拷贝到spark的安装目录” /usr/local/spark/jars”下
- 启动一个spark-shell，启动Spark Shell时，必须指定mysql连接驱动jar包
执行以下命令连接数据库，读取数据，并显示：
load()读取数据，封装到DataFrame内存中。
3.向mysql数据库写入数据
在MySQL数据库中创建了一个名称为spark的数据库，并创建了一个名称为student的表创建后，查看一下数据库内容：
现在开始在spark-shell中编写程序，往spark.student表中插入两条记录
二、连接Hive读写数据
1.准备工作
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
图 数据仓库的体系结构
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2018-12-11 pandas取dataframe特定行/列