spark中mysql单节点部署
时间: 2025-02-25 14:46:57 浏览: 39
### 部署 Spark 与 MySQL 单节点集成教程
#### 准备工作环境
为了实现 Spark 和 MySQL 的单节点部署,需先安装并配置好 Java、Scala 或 Python(取决于使用的编程语言)、Apache Spark 及 MySQL 数据库。
对于 Java 版本的选择,建议使用 JDK 8u92+ 或者 JDK 11+。确保已设置 `JAVA_HOME` 环境变量指向所安装的 JDK 路径[^3]。
接着下载适合操作系统的 Apache Spark 发行版,并解压到指定目录下;同样地,也应完成 MySQL Server 安装过程,在此期间记得创建 root 用户密码以便后续连接数据库时验证身份[^4]。
#### 下载依赖包
为了让 Spark 应用程序能够访问 MySQL 中的数据表,还需要额外引入 JDBC Driver 来建立两者之间的桥梁。可以从官方站点获取最新版本的 MySQL Connector/J 并将其放置于 `$SPARK_HOME/jars/` 文件夹内[^5]。
#### 编写应用程序代码
下面给出一段简单的 Scala 示例代码用于读取 MySQL 表中的数据并通过 DataFrame API 进行展示:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark MySQL Example")
.config("spark.master", "local[*]")
.getOrCreate()
// 替换成自己的 MySQL 地址以及用户名和密码
val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/testdb"
val connectionProperties = new java.util.Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "your_password")
val df = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "tablename", connectionProperties)
df.show() // 显示前二十条记录
spark.stop()
```
上述脚本通过构建 SparkSession 对象来初始化运行环境,并利用 `.read().jdbc()` 方法加载来自远程关系型数据库管理系统(RDBMS)的数据集作为分布式集合处理对象(DataFrame)[^6]。
#### 启动服务
启动之前确认所有必要的守护进程都已经正常开启,比如 Hadoop YARN ResourceManager 如果是在集群模式下的话。但对于本次介绍而言只需保证本地机器上的 mysqld 正常运作即可[^7]。
最后执行编译好的 jar 包文件或者直接提交 scala/python shell 命令给 spark-submit 工具来进行任务调度与资源分配[^8]。
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