import os class Config: # Flask 配置 SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'your_default_secret_key' DEBUG = bool(os.environ.get('FLASK_DEBUG', True)) # Spark 配置 SPARK_MASTER = os.environ.get('SPARK_MASTER', 'local[*]') SPARK_APP_NAME = os.environ.get('SPARK_APP_NAME', 'CO2 Emissions Analysis') SPARK_JARS_PATH = os.environ.get('SPARK_JARS_PATH', '/usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-8.4.0.jar') # MySQL 配置 MYSQL_DATABASE = os.environ.get('MYSQL_DATABASE', 'co2_emissions') MYSQL_USER = os.environ.get('MYSQL_USER', 'root') MYSQL_PASSWORD = os.environ.get('MYSQL_PASSWORD', '123456') MYSQL_HOST = os.environ.get('MYSQL_HOST', 'localhost') MYSQL_PORT = int(os.environ.get('MYSQL_PORT', 3306)) SQLALCHEMY_DATABASE_URI = f'mysql+mysqlconnector://{MYSQL_USER}:{MYSQL_PASSWORD}@{MYSQL_HOST}:{MYSQL_PORT}/{MYSQL_DATABASE}' 这个是配置文件的代码

<think>好的，用户想要了解Flask、Spark和MySQL的集成配置示例。首先，我需要回忆这三个技术的常见配置方法。 Flask是一个轻量级的Web框架，配置通常涉及应用实例、路由、数据库连接等。对于MySQL连接，通常会使用Flask-SQLAlchemy扩展，或者直接使用PyMySQL驱动。用户可能想看到如何设置数据库URI，比如mysql+pymysql://user:password@host/dbname。 然后是Spark集成。Spark可以作为数据处理的后端服务，可能在Flask中通过子进程调用Spark任务，或者使用PySpark库在同一个应用中进行交互。配置Spark可能需要设置master节点、executor内存等参数，例如SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("FlaskApp")。 接下来是MySQL的连接配置，除了数据库URI，还需要考虑连接池设置、超时时间等。在Flask中，使用SQLAlchemy的话，可以配置SQLALCHEMY_POOL_SIZE和SQLALCHEMY_POOL_TIMEOUT等参数。 需要检查用户提供的引用内容是否有相关配置提示。引用[1]提到服务器设置和数据库类型，引用[2]提到分布式文件系统，可能与Spark的存储配置有关，但可能不直接涉及Flask和MySQL的设置。因此，可能需要依赖通用配置知识。 用户可能希望看到具体的配置文件代码示例，比如Flask的app.py中如何初始化SQLAlchemy，以及如何配置Spark。另外，需要确保示例中的语法正确，比如正确的缩进和参数设置。 还需要注意潜在的问题，比如依赖版本兼容性，例如PySpark与Python版本的对应关系，MySQL驱动是否正确安装。在示例中可能需要添加注释说明这些注意事项。 最后，生成的相关问题需要围绕配置的优化、安全性和调试方法，这些都是用户在配置集成后可能遇到的后续问题。</think>### Flask、Spark与MySQL集成配置解析 #### 一、Flask基础配置 Flask的配置主要通过`app.config`对象实现，以下为包含Spark和MySQL的典型配置： ```python from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) # MySQL配置 app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql+pymysql://user:password@localhost/mydb?charset=utf8mb4' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False app.config['SQLALCHEMY_POOL_SIZE'] = 20 # 连接池大小[^1] db = SQLAlchemy(app) ``` #### 二、Spark集成配置 在Flask中集成Spark时，建议使用独立配置文件`spark_config.py`： ```python from pyspark.sql import SparkSession def create_spark_session(): spark = SparkSession.builder \ .appName("FlaskSparkIntegration") \ .config("spark.executor.memory", "4g") \ .config("spark.driver.memory", "2g") \ .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() return spark ``` #### 三、MySQL连接增强配置 ```python # 在Flask工厂函数中初始化 def create_app(): app = Flask(__name__) app.config.from_pyfile('config.cfg') # 数据库连接池配置 app.config['SQLALCHEMY_ENGINE_OPTIONS'] = { 'pool_pre_ping': True, 'pool_recycle': 3600, 'pool_timeout': 30 } # Spark会话保持配置 app.spark_session = create_spark_session() return app ``` #### 四、完整调用示例 ```python @app.route('/process-data') def process_data(): # 读取MySQL数据 df = db.session.query(User).limit(1000).all() # 转换为Spark DataFrame spark_df = app.spark_session.createDataFrame(df) # 执行Spark计算 result = spark_df.groupBy("department").count